內容簡介
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。
．計算分佈，瞭解你的信念範圍。
．比較假設，得出可靠的結論。
．計算貝葉斯定理，瞭解它的作用。
．找出後驗、似然和前驗，以檢查結論的準確性。
．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。
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。
．計算分佈，瞭解你的信念範圍。
．比較假設，得出可靠的結論。
．計算貝葉斯定理，瞭解它的作用。
．找出後驗、似然和前驗，以檢查結論的準確性。
．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。
作者簡介
Will Kurt在Wayfair家居公司擔任資料科學家，曾用貝氏統計在超過五年的時間中解決了許多真實的商業問題。庫特經常在他的網站CountBayesie.com上發表談論機率的文章。
內容目錄
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
ISBN: 9789865025663