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第2部 完全自学！从“概率论”到“正态分布”
第2部 完全自学！从“概率论”到“正态分布” 第2部 完全自学！从“概率论”到“正态分布” 第1部仅停留在描述贝叶斯统计学本质的阶段。但由于没有使用概率符号，因而语言表述不够精确。而如果想要真正地深入掌握使用“贝塔分布”等概率分布的复杂推算，必须要通过算式来理解。在前面，我们已经通过“面积图”的方法积累了扎实的基础，所以，再复杂的概率符号，也能够轻松理... -
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16.6 大规模程序设计 让我们在21点模拟程序中添加一个功能：分析结果。我们有许多方式来实现这个新添加的功能。我们的考虑包括两个维度，这带来了大量的组合。考虑其中一个维度是如何设计新功能。 添加一个函数。 使用命令模式。 另一个维度是如何包装新的功能。 编写一个新的顶层脚本文本。我们会基于文件的名称，比如simulate.py和analyze... -
0-4 贝叶斯统计依存于人的心理
0-4 贝叶斯统计依存于人的心理 0-4 贝叶斯统计依存于人的心理 在0-2节中有提到，“贝叶斯统计在某种程度上是不可靠的”。究其原因，是由于贝叶斯统计中所涉及的概率是“主观的”。 换言之，通过贝叶斯统计得到的概率并非客观的数值，而是依存于人的心理的主观数值。在从这个意义上讲，贝叶斯统计具备了一定的“思想”。也正是因此，注重客观性的科学界为贝叶斯统计打... -
第1部 快速学习！理解贝叶斯统计学的精髓
第1部 快速学习！理解贝叶斯统计学的精髓 第1部 快速学习！理解贝叶斯统计学的精髓 在第1部中，将为您解说关于“贝叶斯统计的推算应该用何种方法来思考，具有什么样的性质”的问题。解说中采用了我们身边的许多事例，如“这位顾客是来买东西，还是随便逛逛”“收到的是真命巧克力？还是义理巧克力”对于读者来说，这些例子应当是很容易想象和理解的。另一方面，本书内容涉及... -
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 6-1 运用内曼－皮尔逊式推理解答有关壶的问题 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 6-1 运用内曼－皮尔逊式推理解答有关壶的问题 我们再来回顾一下，上一讲中提到的概率推理 问题。 面前有一只壶，已知这个壶不是A壶就是B壶，但是单从外表看不出究竟是哪个。而目前... -
0-3 比尔·盖茨也在关注它！贝叶斯统计在商业活动中的应用
0-3 比尔·盖茨也在关注它！贝叶斯统计在商业活动中的应用 0-3 比尔·盖茨也在关注它！贝叶斯统计在商业活动中的应用 随着因特网的普及和同步技术的发展，贝叶斯统计开始运用于商业领域。通过互联网可以实现自动收集顾客的购买和检索记录，从而推测顾客的类别。在这一点上，贝叶斯统计学完胜传统意义上的统计学。 如今，许多互联网企业都在实际应用贝叶斯统计。 其中... -
0-5 附带简单的填空练习题，适合自学
0-5 附带简单的填空练习题，适合自学 0-5 附带简单的填空练习题，适合自学 本书沿袭之前出版的《完全自学 统计学入门》（钻石社）的编写方法，用最详尽的语言解释说明，并在每一讲之后设置简单的填空练习题。学习数学的最佳方法是做一些简单的练习题。本书中收录的练习题并非应用题的形式，而是用来对讲义内容进行巩固的，希望各位读者认真练习，加深理解。 读完这本... -
20-3 正态分布由“μ”和“б”决定
20-3 正态分布由“μ”和“б”决定 20-3 正态分布由“μ”和“б”决定 一般的正态分布，可以从标准正态分布中轻而易举地获得，只要把图表按照以下步骤进行变形即可。 步骤1： 以y轴为中心，向左右两侧延伸б倍（б希腊字母，读作“西格马”）。为了满足标准化条件（面积之和为1），各部分的高度需为б分之1。 步骤2： 横向平行移动，直到对应函数顶... -
7-3 贝叶斯推理无论在何种条件下，都能得出一个暂时的结果
7-3 贝叶斯推理无论在何种条件下，都能得出一个暂时的结果 7-3 贝叶斯推理无论在何种条件下，都能得出一个暂时的结果 正如大家所看到的，贝叶斯推理并没有像内曼－皮尔逊统计学的假设检验那样，有关于显著水平的设定。贝叶斯推理的强项是“无论在何种条件下，都能得出一个暂时的结果” 。但是，这个结果并不像内曼－皮尔逊统计学那样，得出一个单方面的判断（非A即B）... -
17-6 α＝2，β＝2的例子
17-6 α＝2，β＝2的例子 17-6 α＝2，β＝2的例子 17-2中已经讲过，当α＝2、β＝2时，贝塔分布为以下二次函数： y＝（常数）×x （1-x ） （0≤x ≤1） …（5） 如图表17-5 所示，图像为抛物线（二次函数图像）的一部分。在概率分布图中，由于概率通过面积来表示，故所有事件的概率p（0≤x ≤1）与抛物线和x 轴围成的图形...