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極簡貝氏統計學

的圖書
極簡貝氏統計學 極簡貝氏統計學

作者:佐佐木淳 / 譯者:趙鴻龍 
出版社:楓葉社文化事業有限公司
出版日期:2022-04-26
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:極簡貝氏統計學

~最強的決策工具,也是最流行的統計學~
從「結果」倒推「原因」,少少的情報就足以預測未來!

【本書特色】
◎全書以圖解&步驟拆解,視覺化呈現運算的邏輯,助你突破貝氏統計的兩大難關──「符號」和「條件機率」。
◎蒙提霍爾問題、囚徒問題、垃圾郵件的過濾,援引6道經典例題,深化理解貝氏統計學,啟發你的應用靈感。
◎每小節的最後都有重點總結,學習後就能快速歸納要點。

日本物理學家佐治晴夫曾說過:「所有的過去,都可以被改寫。」
福爾摩斯的經典名言:「排除一切不可能之後,最後剩下的無論再如何離奇,也必然是真相。」
這兩句名言所闡述的「反向推理」,背後所牽涉的概念,其實就是「貝氏統計」的核心。

隨著「大數據」、「資料庫」成為科技趨勢,「統計學」成為近年來的顯學。
其中,又以「貝氏統計學」為創新領域最廣泛提及的佼佼者。

◆◆什麼是貝氏統計學?◆◆
我們生活周遭充滿各式各樣的「資訊」,例如節目收視率、考試分數、降雨機率、每戶家庭的存款餘額。
利用這些資訊,掌握並分析現狀,藉此預測未來,這就是統計學的應用之道。
然而,資訊卻也可能隨著情況變化而隨時改變,例如許多猜謎節目,就很可能隨著提示增加而提高答對的機率。
不斷收集新的資料來掌握來更新機率,這樣的方法就稱作「貝氏定理」。
而「貝氏統計」正是以「貝氏定理」為基礎的統計方法,亦即根據「結果」尋找「原因」。

・針對罹患率低的傳染病,全民篩檢真有意義嗎?
・電子信箱是如何過濾垃圾郵件?
・假設飛機遭遇空難,如何縮小海面的搜尋範圍?

曾經令現代人棘手的數學難題,都能在貝氏統計的預測下,幫助我們跨出一大步!

◆◆貝氏統計好難學?皆因這兩大難關◆◆
本書作者為日本海上自衛隊的數學科教官,專門教授飛行預官的課程。
要駕駛飛機這架龐然巨物,飛行官的日常工作自然也免不了數學計算與估值,舉凡燃油消耗量、起飛數據、下降軌道等等。
多年的教學,讓作者在協助學生克服數學心魔的同時,也成功歸納出有效學習的竅門──關鍵就在於使「抽象」的邏輯思考,改以視覺呈現,眼見更能「直觀」理解!

初次學習貝氏統計的人,「符號」和「條件機率」往往成為難以逾越的高牆。
本書將推論與計算的過程,均以圖表詳細解說,搭配每一節的教學重點,先從暖身題提示核心觀念,再融入日常時常耳聞的經典例題,導入貝氏定理解題。
循序漸進的學習模式,通過插圖使數字視覺化呈現,助你一一突破自學的關卡!

作者簡介:

佐佐木淳
  1980年出生於宮城縣仙台市。東京理科大學理學部第一部數學科畢業後,於東北大學研究所理學研究科專攻數學。取得數學檢定一級、算術・數學思考力檢定一級、G檢定(JDLA Deep Learning For GENERAL 2020# 2)。
  大學在學期間,曾於早稻田Academy累積教學經驗。他負責教導國二成績最差的一班,從簡單的問題開始讓學生「動手解題」、反覆讓學生演練「嘗試解題」、對學生「稱讚勉勵」,透過這種山本五十六式的教學方法,成功建立起學生的自信心。之後進入代代木研究班,成為最年輕的講師。現於防衛省海上自衛隊擔任數學教官,致力於充實飛行預官的基礎教育。因功績深受肯定,破例獲頒事務官等的三級賞詞(※授予職務上有特殊功績,以及技術方面有卓越發明或提案之人的獎項(表彰等相關訓令 第2章 第5條)。
  主要著作包括《啟動數學腦這樣學》(木馬文化出版)、《圖解超易懂微積分》(台灣東販出版)。目前也負責《讀賣中高生新聞》的「傾聽理數」專欄。

譯者簡介:

趙鴻龍
  畢業於輔仁大學統計資訊系,對日本歷史文化情有獨鍾。譯有《經濟學速成讀本》、《揭露廣告與媒體的統計學破綻》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》等書。

作者序
  「貝氏統計」是英國數學家托馬斯・貝葉斯(Thomas Bayes,1702~1761年)所提出的統計方法,其特點是可以靈活地運用「主觀機率」。
  可是這種靈活彈性並沒有受到大多數科學家的青睞。自貝氏統計問世以來,在長達兩百多年的時間裡,絕大部分的歲月都埋在漫長的寒冬當中。
  然而,時代並沒有棄貝氏統計於不顧。
  隨著時代的發展,貝氏統計反而因為其彈性的優勢,使得活用範圍愈來愈為廣泛。從垃圾郵件的判斷,乃至大數據分析,現代對於貝氏統計的應用,例子可說不勝枚舉。
  我們平時所接觸的傳統統計學需要「資料」,如果...
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目錄
◎前言

第1章 什麼是「貝氏統計」?
●基礎知識1 「統計」的定義
●基礎知識2 用「貝氏統計」處理變化的機率
●基礎知識3 統計用語
●基礎知識4 統計「最前線」就在超商!
●基礎知識5 掌握統計的「基礎」
●基礎知識6 資料的分類
●基礎知識7 質的資料(無法用數值衡量的資料)
●基礎知識8 量的資料(可以用數值衡量的資料)
●基礎知識9 「傳統統計學」與「貝氏統計」的區別
●基礎知識10 「敘述統計」與「推論統計」
 ・敘述統計學
 ・推論統計學
●基礎知識11 代表值和分散度
●基礎知識12 從調查「最大...
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