统计学关我什么事：生活中的极简统计学(贝叶斯统计学的超级入门书，日本畅销10万册。)

内容简介

本书是一本贝叶斯统计学的超级入门书，旨在用极简的方式让读者理解统计学的核心思想。作者小岛宽之通过生动的生活案例，如猜硬币正反、预测天气、诊断疾病等，循序渐进地引入贝叶斯定理及其应用。书中没有复杂的公式推导，而是用直观的图形和通俗的语言解释先验概率、后验概率、似然比等概念，帮助读者建立统计思维。

全书共分为六章，从“概率是什么”这一基本问题出发，逐步深入贝叶斯更新的逻辑，最后探讨统计学在人工智能、大数据领域的实际价值。作者强调，统计学并非枯燥的数学工具，而是现代人理解不确定性、做出理性决策的必备素养。本书在日本畅销10万册，被誉为“最易理解的统计学入门书”。

第0讲只要会做四则运算，便可掌握贝叶斯统计学本书的特点
第1部快速学习！理解贝叶斯统计学的精髓
  第1讲信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法
  第2讲贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭① 使用客观数据时的注意事项
  第3讲根据主观数字也可以进行推理疑惑时分的“理由不充分原理”
  第4讲运用“概率的概率”，拓宽推理范围
  第5讲从推算过程开始，逐渐明确的贝叶斯推理的特征
  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7讲通过少量信息得出切实结论的贝叶斯推理与内曼-皮尔逊式推理的差异
  第8讲贝叶斯推理的基础：极大似然原理贝叶斯统计学与内曼-皮尔逊统计学的衔接点
  第9讲贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭② 蒙蒂霍尔问题与三个囚犯的问题
  第10讲掌握多条信息时的推理① 运用“独立试验的概率乘法公式”
  第11讲掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例
  第12讲在贝叶斯推理中可以依次使用信息 “序贯理性”
  第13讲每获得一条信息，贝叶斯推理就变得更精确一些
第2部完全自学！从“概率论”到“正态分布”
  第14讲 “概率”与“面积”的性质相同概率论的基础
  第15讲在获得信息之后，概率的表示方法 “条件概率”的基本性质
  第16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理
  第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定

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