🎲運用你的直覺和一些簡單的數學來做出更好的概率決策
對於任何一個問題,傳統的統計分析往往只是產生另一堆數據。但你如何在現實世界中理解這些冷冰冰的數字?本書告訴你如何利用直覺和一些簡單的數學來做出更好的概率決策。
🎰透過清晰的解釋和有趣的例子,告訴你如何應用貝葉斯方法
本書透過清晰的解釋和有趣的例子,告訴你如何應用貝葉斯方法。你將會去尋找UFO來探索日常推理,用概率分佈計算漢-索羅是否能在小行星領域生存下來,並量化你得了嚴重的腦瘤而不僅僅是耳屎過多的概率。
這些不拘一格的練習將幫助你建立一個靈活而穩健的框架,以應對各種挑戰,從真正的摸索時事到處理商業世界的日常驚喜。
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.使用R編程語言進行數據分析。
更有信心地做出更好的選擇,並享受這樣做的樂趣!
破解打開貝葉斯統計學的有趣方式,從你的數據中獲得最大價值。
目錄
第一部分:機率入門
第一章:貝氏思維和日常推理
第二章:衡量不確定性
第三章:不確定性的邏輯
第四章;建立二項機率分布
第五章:貝他分布
第二部分:貝氏機率和事前機率
第六章:條件機率
第七章:樂高中的貝氏定理
第八章:貝氏定理中的事前機率、概度和事後機率
第九章:貝氏事前機率與運用機率分布
第三部分:參數估計
第十章:取平均值與參數估計
第十一章:測量資料的擴散範圍
第十二章:常態分布
第十三章:參數估計的工具:機率密度函數、累積密度函數和分位數函數
第十四章:用事前機率做參數估計
第四部份:假設測試:統計學的核心
第十五章:從參數估計到假設測試:建立貝氏A/B測試
第十六章:貝氏因子和事後勝率:觀點之爭
第十七章:陰陽魔界中的貝氏推理
第十八章:當資料無法將你說服
第十九章;從假設測試到參數估計
附錄A:R語言快速入門指南
附錄B:剛好夠用的微積分
附錄C:習題解答
第一部分:機率入門
第一章:貝氏思維和日常推理
第二章:衡量不確定性
第三章:不確定性的邏輯
第四章;建立二項機率分布
第五章:貝他分布
第二部分:貝氏機率和事前機率
第六章:條件機率
第七章:樂高中的貝氏定理
第八章:貝氏定理中的事前機率、概度和事後機率
第九章:貝氏事前機率與運用機率分布
第三部分:參數估計
第十章:取平均值與參數估計
第十一章:測量資料的擴散範圍
第十二章:常態分布
第十三章:參數估計的工具:機率密度函數、累積密度函數和分位數函數
第十四章:用事前機率做參數估計
第四...