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統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)我什么事 版權(quán)信息
- ISBN：9787569923049
- 條形碼：9787569923049 ; 978-7-5699-2304-9
- 裝幀：80g膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)我什么事 本書特色
本書拋開讓人難以理解的“貝葉斯公式”，用“面積圖”做直觀形象的解讀。只要會(huì)做四則運(yùn)算，就能快速入門，進(jìn)而在一個(gè)個(gè)生活場景中，領(lǐng)會(huì)貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的精髓。貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的優(yōu)勢在于“在數(shù)據(jù)少的情況下也可以進(jìn)行推測”，貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)過程和人腦的決策過程是很相似的，在人工智能時(shí)代有著廣泛的商業(yè)應(yīng)用。微軟操作系統(tǒng)、谷歌的自動(dòng)翻譯系統(tǒng)等都引入了貝葉斯統(tǒng)計(jì)技術(shù)。如果能夠熟練掌握貝葉斯統(tǒng)計(jì)，個(gè)人也能夠更好地做決策，可以說與好的生活息息相關(guān)。
統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)我什么事 內(nèi)容簡介
本書拋開讓人難以理解的“貝葉斯公式”，用“面積圖”做直觀形象的解讀。只要會(huì)做四則運(yùn)算，就能快速入門，進(jìn)而在一個(gè)個(gè)生活場景中，領(lǐng)會(huì)貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的精髓。貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的優(yōu)勢在于“在數(shù)據(jù)少的情況下也可以進(jìn)行推測”，貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)過程和人腦的決策過程是很相似的，在人工智能時(shí)代有著廣泛的商業(yè)應(yīng)用。微軟操作系統(tǒng)、谷歌的自動(dòng)翻譯系統(tǒng)等都引入了貝葉斯統(tǒng)計(jì)技術(shù)。如果能夠熟練掌握貝葉斯統(tǒng)計(jì)，個(gè)人也能夠更好地做決策，可以說與好的生活息息相關(guān)。
統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)我什么事 目錄
目 錄
第0講 只要會(huì)做四則運(yùn)算，便可掌握貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué) 001
本書的特點(diǎn)
快速學(xué)習(xí)！
理解貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的精髓
第1部
第1講 信息增加導(dǎo)致概率變化 002
“貝葉斯推理”的基本方法
小結(jié)014/練習(xí)題015
第2講 貝葉斯推理的結(jié)果，有時(shí)與直覺大相徑庭① 016
使用客觀數(shù)據(jù)時(shí)的注意事項(xiàng)
小結(jié)025/練習(xí)題026
第3講 根據(jù)主觀數(shù)字也可以進(jìn)行推理 027
疑惑時(shí)分的“理由不充分原理”
小結(jié)036/練習(xí)題037
第4講 運(yùn)用“概率的概率”，拓寬推理范圍 038
小結(jié)050/練習(xí)題051
專欄 貝葉斯是何許人也?052
第5講 從推算過程開始，逐漸明確的
貝葉斯推理的特征 053
小結(jié)058/練習(xí)題059
第6講 明快而嚴(yán)格，但其使用場合受到限制的
內(nèi)曼-皮爾遜式推理 060
小結(jié)064/練習(xí)題064
第7講 通過少量信息得出切實(shí)結(jié)論的貝葉斯推理 065
與內(nèi)曼－皮爾遜式推理的差異
小結(jié)072/練習(xí)題073
第8講 貝葉斯推理的基礎(chǔ)：極大似然原理 074
貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)與內(nèi)曼-皮爾遜統(tǒng)計(jì)學(xué)的銜接點(diǎn)
小結(jié)079/練習(xí)題080
第9講 貝葉斯推理的結(jié)果，有時(shí)與直覺大相徑庭② 081
蒂霍爾問題與三個(gè)囚犯的問題
小結(jié)094/練習(xí)題094
專欄 關(guān)于“幸運(yùn)”的兩條法則095
第10講
掌握多條信息時(shí)的推理① 096
運(yùn)用“獨(dú)立試驗(yàn)的概率乘法公式”
小結(jié)103/練習(xí)題103
第11講
掌握多條信息時(shí)的推理② 104
以垃圾郵件過濾器為例
小結(jié)113/練習(xí)題114
第12講
在貝葉斯推理中可以依次使用信息 115
“序貫理性”
小結(jié)123/練習(xí)題124
第13講
每獲得一條信息，貝葉斯推理就變得更精確一些 125
小結(jié)136/練習(xí)題137
專欄 幫助貝葉斯復(fù)興的學(xué)者們138
完全自學(xué)！
從“概率論”到“正態(tài)分布”
第2部
第14講
“概率”與“面積”的性質(zhì)相同 140
概率論的基礎(chǔ)
小結(jié)150/練習(xí)題150
第15講
在獲得信息之后，概率的表示方法 151
“條件概率”的基本性質(zhì)
小結(jié)162/練習(xí)題163
第16講
“概率分布圖”幫助我們進(jìn)行更加通用的推理 164
小結(jié)174/練習(xí)題175
第17講
“貝塔分布”的性質(zhì)由兩個(gè)數(shù)字決定 176
小結(jié)185/練習(xí)題185
第18講
決定概率分布性質(zhì)的“期待值” 186
小結(jié)199/練習(xí)題199
專欄 何為“主觀概率”？200
第19講
在“貝塔分布”中使用概率分布圖進(jìn)行高級推理 201
小結(jié)213/練習(xí)題214
第20講
在拋硬幣或天體觀測時(shí)觀察到的“正態(tài)分布” 215
小結(jié)223/練習(xí)題224
第21講
在“正態(tài)分布”中使用概率分布圖進(jìn)行高級推理 225
小結(jié)235/練習(xí)題236
補(bǔ)講 貝塔分布的積分計(jì)算237
結(jié)語 239
參考文獻(xiàn) 242
練習(xí)題參考答案 245
展開全部
統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)我什么事 相關(guān)資料
概率是生活的指南。 ——古羅馬著名政治家、哲學(xué)家西塞羅 如果你對數(shù)據(jù)拷打足夠的時(shí)間，它一定會(huì)招供。 ——諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)得主羅納德·科斯 我一直堅(jiān)信，未來十年*受歡迎的職業(yè)是統(tǒng)計(jì)。 ——谷歌首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家哈爾·范里安博士 統(tǒng)計(jì)學(xué)是大數(shù)據(jù)時(shí)代*常用的分析手段，沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)的一整套工具，數(shù)據(jù)也只不過是一段無用的信息罷了。微軟的21世紀(jì)戰(zhàn)略正是貝葉斯統(tǒng)計(jì)戰(zhàn)略。 ——微軟前董事長比爾·蓋茨關(guān)于微軟基本方針的演講 貝葉斯統(tǒng)計(jì)的優(yōu)勢在于，“在數(shù)據(jù)少的情況下也可以進(jìn)行推測，數(shù)據(jù)越多，推測結(jié)果越準(zhǔn)確”的性質(zhì)，以及“對所獲的信息可作出瞬時(shí)反應(yīng)，自動(dòng)升級推測”的學(xué)習(xí)功能。了解了這一點(diǎn)之后，就完全可以理解為什么貝葉斯統(tǒng)計(jì)是*適合應(yīng)用于高端商業(yè)的技術(shù)了。 ——本書作者日本帝京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)系副教授小島寬之 小島寬之教授以淺顯的文字，深入淺出的方式，結(jié)合生活中的實(shí)際現(xiàn)象，向我們描繪了統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理、方法與應(yīng)用。難能可貴的是，學(xué)習(xí)本書幾乎不用概率的知識，也完全不需要微積分和高等數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)，讓零基礎(chǔ)讀者一看就懂，一學(xué)就會(huì)！ ——清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院管理科學(xué)與工程系副教授肖勇波
統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)我什么事 作者簡介
小島寬之，日本帝京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)系副教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，知名數(shù)學(xué)隨筆作家。1958年出生于東京，畢業(yè)于東京大學(xué)理學(xué)院數(shù)學(xué)系，東京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究所博士課程修畢。著有《幾率的思考方式》《方便運(yùn)用！幾率的思考》《世界第一簡單微積分》《從零開始學(xué)習(xí)微積分》以及《專為文科設(shè)計(jì)的數(shù)學(xué)教室》等多部作品。
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