编辑推荐

1.日本销量突破10万册的畅销书！国内统计学通俗读物都有很好的销量。

2.微软和谷歌早就在用、大量互联网企业正在用的贝叶斯统计工具。

3.发明了用画图代替计算的“面积图”法，学习统计学竟然可以完全不需要公式，仅靠简单的四则运算就能学会。

4.从垃圾邮件的筛选、潜在顾客分析，到二胎性别概率、中奖概率分析一个个生动的案例让读者像看故事一样轻松理解统计学原理。

5.什么人适合阅读本书？

（1）对数据分析感兴趣的人；

（2）对统计学感兴趣的人；

（3）希望看懂财经新闻的人；

（4）希望不被大量是似而非信息忽悠的人。

6.作者小岛宽之大学时的专业和统计学完全无关，后凭借兴趣到东京大学深造。本着让统计学“更生动、更直观、更好懂”的理念创作了一系列的统计学通俗读物，本本畅销。

内容简介

本书抛开让人难以理解的“贝叶斯公式”，用“面积图”做直观形象的解读。只要会做四则运算，就能快速入门，进而在一个个生活场景中，领会贝叶斯统计学的精髓。贝叶斯统计学的优势在于“在数据少的情况下也可以进行推测”，贝叶斯统计学的统计过程和人脑的决策过程是很相似的，在人工智能时代有着广泛的商业应用。微软操作系统、谷歌的自动翻译系统等都引入了贝叶斯统计技术。如果能够熟练掌握贝叶斯统计，个人也能够更好地做决策，可以说与好的生活息息相关。

作者简介

小岛宽之

日本帝京大学经济学系副教授，经济学博士，知名数学随笔作家。1958年出生于东京，毕业于东京大学理学院数学系，东京大学经济学研究所博士课程修毕。著有《几率的思考方式》《方便运用！几率的思考》《世界第1简单微积分》《从零开始学习微积分》以及《专为文科设计的数学教室》等多部作品。

章节目录

第0讲 只要会做四则运算，便可掌握贝叶斯统计学001

本书的特点

快速学习！

理解贝叶斯统计学的精髓

第1部

第1讲 信息增加导致概率变化 002

“贝叶斯推理”的基本方法

小结014/练习题015

第2讲 贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭①016

使用客观数据时的注意事项

小结025/练习题026

第3讲 根据主观数字也可以进行推理027

疑惑时分的“理由不充分原理”

小结036/练习题037

第4讲 运用“概率的概率”，拓宽推理范围 038

小结050/练习题051

专栏 贝叶斯是何许人也?052

第5讲 从推算过程开始，逐渐明确的

贝叶斯推理的特征053

小结058/练习题059

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 060

小结064/练习题064

第7讲 通过少量信息得出切实结论的贝叶斯推理 065

与内曼－皮尔逊式推理的差异

小结072/练习题073

第8讲 贝叶斯推理的基础：极大似然原理074

贝叶斯统计学与内曼-皮尔逊统计学的衔接点

小结079/练习题080

第9讲 贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭② 081

蒂霍尔问题与三个囚犯的问题

小结094/练习题094

专栏 关于“幸运”的两条法则095

第10讲掌握多条信息时的推理①096

运用“独立试验的概率乘法公式”

小结103/练习题103

第11讲掌握多条信息时的推理②104

以垃圾邮件过滤器为例

小结113/练习题114

第12讲在贝叶斯推理中可以依次使用信息115

“序贯理性”

小结123/练习题124

第13讲每获得一条信息，贝叶斯推理就变得更精确一些 125

小结136/练习题137

专栏 帮助贝叶斯复兴的学者们138

完全自学！

从“概率论”到“正态分布”

第2部

第14讲 “概率”与“面积”的性质相同 140

概率论的基础

小结150/练习题150

第15讲在获得信息之后，概率的表示方法151

“条件概率”的基本性质

小结162/练习题163

第16讲“概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理 164

小结174/练习题175

第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定 176

小结185/练习题185

第18讲决定概率分布性质的“期待值” 186

小结199/练习题199

专栏 何为“主观概率”？200

第19讲在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理 201

小结213/练习题214

第20讲在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布” 215

小结223/练习题224

第21讲在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理 225

小结235/练习题236

补讲 贝塔分布的积分计算237

结语 239

参考文献 242

练习题参考答案 245

统计学关我什么事是2018年由北京时代华文书局出版,作者[日]小岛宽之。

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