日常生活中的统计学小案例
作者：小岛宽之更新时间：2025-12-09 16:19:28
本书抛开让人难以理解的“贝叶斯公式”，用“面积图”做直观形象的解读。只要会做四则运算，就能快速入门，进而在一个个生活场景中，领会贝叶斯统计学的精髓。贝叶斯统计学的优势在于“在数据少的情况下也可以进行推测”，贝叶斯统计学的统计过程和人脑的决策过程是很相似的，在人工智能时代有着广泛的商业应用。微软操作系统、谷歌的自动翻译系统等都引入了贝叶斯统计技术。如果能够熟练掌握贝叶斯统计，个人也能够更好地做决策，可以说与好的生活息息相关。 统计学关我什么事：生活中的极简统计学
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， （a）＝（0.4）、（b）＝（0.6） 添加信息后的条件概率分别为， （c）＝（0.8）、（d）＝（0.2） （e）＝（0.1）、（f）＝（0.9） 四种互不相同的情况的概率分别为， （g）＝（0.4）×（0.8）＝（0.32） （h）＝（0.4）×（0.2）＝（0.08） （i）＝（0.6）×（0.1）＝（0.06） （j）＝（0.6）×（0.9）＝（0.54） 在观察到“上前询问”的2种情况中，恢复标准化条件，则 第2讲 各个类别的先验概率分别为， （a）＝（0.7）、（b）＝（0.3） 添...
- 第0讲 只要会做四则运算便可掌握贝叶斯统计学
- 第1部 快速学习理解贝叶斯统计学的精髓
- 第2讲 贝叶斯推理的结果有时与直觉大相径庭① 使用客观数据时的注意事项
- 第3讲 根据主观数字也可以进行推理 疑惑时分的理由不充分原理
- 第4讲 运用概率的概率拓宽推理范围
- 第5讲 从推算过程开始逐渐明确的贝叶斯推理的特征
- 第6讲 明快而严格但其使用场合受到限制的内曼－皮尔逊式推理
- 第7讲 通过少量信息得出切实结论的贝叶斯推理与内曼－皮尔逊式推理的差异
- 第8讲 贝叶斯推理的基础 极大似然原理 贝叶斯统计学与内曼－皮尔逊统计学的衔接点
- 第9讲 贝叶斯推理的结果有时与直觉大相径庭② 蒙蒂霍尔问题与三个囚犯的问题
- 第10讲 掌握多条信息时的推理① 运用独立试验的概率乘法公式
- 第11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例
- 第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 序贯理性
- 第13讲 每获得一条信息贝叶斯推理就变得更精确一些
- 第2部 完全自学从概率论到正态分布
- 第15讲 在获得信息之后概率的表示方法 条件概率的基本性质
- 第16讲 概率分布图帮助我们进行更加通用的推理
- 第17讲 贝塔分布的性质由两个数字决定
- 第18讲 决定概率分布性质的期待值
- 第19讲 在贝塔分布中使用概率分布图进行高级推理
- 第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的正态分布
- 第21讲 在正态分布中使用概率分布图进行高级推理
- 补讲 贝塔分布的积分计算
- 结语 贝叶斯统计21世纪最振奋人心的科学
- 参考文献 写给想学到更多知识的读者朋友们
- 练习题参考答案
穿越后她被迫成为首辅
穿越来的第一天，西蜀百万精兵打到了家门口。ampampbrampampgt 魏行知只想仰天长叹，这么刺激的吗？ampampbrampampgt 是退还是守？ampampbrampampgt 且看她效仿诸葛孔明，一手空城计就叫他西蜀百万精兵退居数百里不敢攻城！ampampbrampampgt 本以为...
从圣域开始的圣斗士生活
昏暗的巷道里，一名身着道袍的老人拦住了殷十七的去路。小友，贫道观你骨骼清奇，乃是万中无一的绝世之才，特地来此与你结个善缘！你有绝世神功吗？没有！你有奇珍异宝吗？没有！那你有什么？送你一场机缘！得，还是我送你一场机缘吧！嗯？？？笑着掏出十块钱塞入对方怀里，殷十七头也不回地转身离开，只留老道傻傻地愣在原地。（这是一本纯粹的圣斗士同人，没有乱七八糟的金手指。不套路，非快节奏爽文。）...
没金手指照样无敌
本书为有意穿越者必读书藉！因为，这是一个没有系统金手指，只靠小说里9724种套路，在妖魔鬼怪的世界一路无敌的故事。听说只要把仇恨值拉满，就可以激活隐藏系统，为什么我的仇恨值都快要爆了，金手指还不出来...
这个大佬是凡人
这个大佬是凡人是楼高天为邻精心创作的灵异，旧时光文学实时更新这个大佬是凡人最新章节并且提供无弹窗阅读，书友所发表的这个大佬是凡人评论，并不代表旧时光文学赞同或者支持这个大佬是凡人读者的观点。...
诸天执道
碧血剑中，他是华山弟子，为天下第一奇才。天龙八部中，他是逍遥子的师弟，隐仙派的传人。寻秦记中，他布道大秦，功在千秋。聊斋世界中，他游戏人间，人称道子。白蛇世界中，素贞甘为他座下蛇将，奉他为大道化身。诸天万界，都留下他执道不灭的身影。诸天万界，执道者为我陆凤秋。...
学霸型科技大佬
这是一个，清晰地表明，你是否应该成功的世界！一个全人类找妈妈的世界。辛启天在这个世界，拥有很多标签。超级学霸工作狂急公好义笑面虎，带头人而他最喜欢的标签是科技大佬。PS本书着重在科技大佬，不会浓墨于描述学术。...
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