简单到不可思议的贝氏统计学 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 统计学
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• 数据分析
• 概率编程
• Python
• R语言
• 模型选择
• 不确定性量化

　　～用EXCEL和四则运算来认识「贝氏统计学」～
　　献给「数学不好」或就读「文组」，
　　却想跟上人工智慧时代的人！

　　★了解「机率」，就可以看见一个大部分的人都看不见的新世界！

　　对于许多上过统计课的学生而言，
　　贝氏定理既又熟悉又陌生，课程结束后，也是一知半解。
　　然而贝氏定理却是「人工智慧」及「专家系统」，
　　不可或缺的AI时代应用工具。

　　贝氏定理是一种简洁明快，而且非常简单有力的定理，
　　运用这种定理可以轻易推论各种机率问题，诸如：
　　．「乐透真正的价值是多少钱？」
　　．「扑克牌拿到好牌的幸运的组合有几种？」
　　．「情人节收到的巧克力，是本命还是人情巧克力？」
　　现实生活上，
　　也运用在「自动驾驶汽车的导航系统」、「顾客向证券公司下单」、「药厂的新药开发」，
　　【人文】、【社会科学】乃至【自然科学】等领域。

　　本书以「简单易懂」、「有趣」、「有用」为三大目标，
　　列举各个领域使用贝氏统计学的实例，
　　并且教导用Excel自制人工智慧的方法，
　　只要使用四则运算搭配电脑，就可以快速化身为人工智慧顾问，
　　用机率识别问题，做出可靠的判断。
　　
　　无论是社会人士、大学生，以及对此感到好奇的高中生，
　　都能从这本书，把人生视角转换到另一个有趣又充满科技感的精确方向，
　　从「不知道」的状态下主动往前跨出一步，
　　用贝氏定理的科学思维，接近世界的真貌。

本书特色

　　◎充分收录更贴近实学的题材：
　　从日常生活的简单范例到当前最新的题材，浅显易懂地逐项列出贝氏统计学可以运用在社会上的哪些地方。

　　◎重视浅显易懂、容易亲近的程度：
　　轻松无负担地从「乘法」与「除法」去理解贝氏统计学。此外，亦运用一般大众熟悉的试算表软体EXCEL去认识个人电脑或人工智慧与贝氏统计学的关联。

　　◎兼具专业性，内容充实：
　　充分收录理解贝氏统计学所需的专有名词、用法与题材，每个地方都提供关键字说明。

　　◎与最新尖端科学题材的连结：
　　网罗「人工智慧」、「深度学习」、「自动驾驶」等当今最受瞩目的尖端科学题材，并具体介绍每个项目与贝氏统计学的渊源。

　　◎挑战练习问题：
　　各章最后附有练习问题，旨在使容易变得混沌不明的贝氏统计学学习，可以更加确实地派上用场。
 

探索数据世界的逻辑基石：贝叶斯思维的实践与应用 本书并非《简单到不可思议的贝氏统计学》，但它致力于揭示贝叶斯统计学这一强大工具在现代数据科学、决策制定和认知推理中的核心地位。 如果说《简单到不可思议的贝氏统计学》着重于基础概念的直观阐述，那么本书将把读者带入一个更广阔的领域——如何将贝叶斯框架应用于解决那些看似无从下手、充满不确定性的复杂现实问题。 我们生活在一个信息爆炸的时代，但“信息”并不等同于“知识”。 知识的提炼和可靠的预测，依赖于我们如何系统性地整合先验认知与新获取的数据。贝叶斯统计学，其核心在于概率的动态更新，提供了一种完美的、合乎逻辑的框架来实现这一目标。本书将从根本上重构读者对“概率”的理解，将其视为一种信念的程度，而非仅仅是频率的估计。 第一部分：超越频率的范式——贝叶斯哲学的基石 本部分将深入探讨贝叶斯方法论的哲学根源及其与传统（频率派）统计学的根本区别。我们不会停留在简单的定义上，而是探究这种思维模式如何深刻影响我们对世界的观察方式。 1. 概率的重新定义：从客观频率到主观信念 我们将详细考察贝叶斯学派如何将概率视为一个推理工具，用以量化我们对某一命题真实性的信任程度。这包括对拉普拉斯继承律（Laplace's Succession Rule）的现代解读，以及如何通过主观信念的量化，构建严谨的决策模型。读者将学习如何将日常经验（先验知识）转化为数学形式，为后续的推断奠定基础。 2. 贝叶斯定理：推理的引擎 尽管贝叶斯定理本身结构简洁，但其在实践中的强大力量在于其作为证据整合机制的角色。我们将剖析贝叶斯定理的各个组成部分——先验概率 $P( heta)$、似然函数 $P(D| heta)$ 和后验概率 $P( heta|D)$——并展示它们如何协同工作。重点将放在似然函数的选择与构建上，因为在实际应用中，如何准确地描述观测数据与潜在参数之间的关系，是决定模型有效性的关键。 3. 模型选择的贝叶斯视角：惩罚复杂性的艺术 频率派统计学中复杂的模型选择标准（如AIC、BIC）在贝叶斯框架下获得了更优雅的解决方案。本书将介绍贝叶斯因子（Bayes Factor），它提供了一种内在的、不需要额外调整参数的方式来平衡模型的拟合优度与模型的复杂性。我们将通过实际案例，展示贝叶斯因子如何自然地偏好更简洁、但依然能充分解释数据的模型。 第二部分：从理论到实践——计算的挑战与解放 贝叶斯方法论的强大伴随着一个历史性的挑战：后验分布的复杂积分难以解析求解。本书的第二部分将重点关注如何利用现代计算工具克服这些障碍，从而将复杂的理论应用于实际数据。 4. 马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）的实践指南 MCMC方法，特别是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样，是现代贝叶斯统计的基石。本书将提供对这些算法的直观解释，避免陷入纯粹的数学推导，而是聚焦于如何判断采样是否收敛、如何诊断链的混合效率。我们将使用流行的统计软件包（例如，R或Python生态中的特定库）进行动手实践，确保读者能够实际运行和解释MCMC输出。 5. 层次化模型：处理嵌套结构数据的利器 现实世界的数据往往具有嵌套或分层结构（例如，学生嵌套在班级中，班级嵌套在学校中）。如果不考虑这种结构，可能会得出错误的推断。我们将详细介绍层次化贝叶斯模型（Hierarchical Bayesian Models）。这种模型允许参数在不同层次间共享信息，从而实现“部分汇集”（partial pooling），既能利用总体信息平滑估计，又能保留个体差异的独特信号。 第三部分：贝叶斯统计在关键领域的应用 本部分将展示贝叶斯思维如何渗透并革新多个关键数据驱动领域，使其成为应对不确定性的首选工具。 6. 临床试验与药物评估：更人道、更快速的决策 在医学和药物研发中，贝叶斯方法正日益成为主流。我们将探讨贝叶斯适应性设计（Bayesian Adaptive Designs），它允许研究人员在试验进行过程中，根据实时数据动态调整样本量、随机化比例或治疗分配。这不仅能提高试验效率，还能在伦理上更早地终止无效或有害的治疗方案。 7. 因果推断与反事实分析 严格的因果推断是科学研究的圣杯。我们将介绍潜在结果框架（Potential Outcomes Framework）下的贝叶斯方法，特别是如何利用结构性因果模型（SCM）结合贝叶斯推断来处理混杂因素和选择偏差。这使得研究人员能够在不完全控制所有变量的情况下，对“如果采取了另一种行动会发生什么”这一反事实问题提供概率性的估计。 8. 贝叶斯网络与专家系统：知识的图形化表达 贝叶斯网络（Bayesian Networks）提供了一种直观的方式来表示变量之间的依赖关系和因果结构。本书将展示如何构建这些网络，并利用推理算法来计算特定证据下的联合概率分布。这在故障诊断、风险评估和构建依赖于多方面信息决策的专家系统中具有不可替代的价值。 结语：持续学习与批判性思维 本书的最终目标是培养读者一种贝叶斯式的批判性思维：永远不要将当前数据视为终点，而应将其视为更新我们对世界理解的里程碑。掌握了这种方法，读者将能够更清晰地量化不确定性、更审慎地评估证据，并在充满噪音的现实世界中做出更加稳健和明智的决策。本书为通往这个目标铺设了坚实的理论与实践路径。

作者简介

松原望

　　1942年出生于东京，1966年毕业于东京大学教养学部，后取得史丹佛大学研究所统计学博士（Ph.D.）学位。曾任日本文部省统计数理研究所研究员、筑波大学社会工学系副教授、东京大学教养学部教授、东京大学研究所综合文化研究科暨教养学部教授、上智大学外国语学部教授，现为圣学院大学研究所政治政策学研究科教授、东京大学名誉教授。着有《统计学入门（基础统计学I）》（东京大学教养学部统计学教室编，东京大学出版会）、《入门机率过程》、《入门统计解析》、《入门贝氏统计》（以上皆为东京图书出版）、《简易图解入门最新贝氏统计的基础与架构》（秀和系统）、《解读社会的数学》（beret出版）等众多书籍（以上皆为暂译）。

审定简介

陈耀茂

　　1972年日本政府奖学金公费留日
　　国立日本电气通信大学 经营工学工学硕士、博士
　　东海大学企管系暨管理研究所教授，目前（退休）兼任教授
　　曾担任中华民国品质学会理事、国家品质奖评审委员、全国团结圈活动竞赛评审委员等。

　　出版着作有：《商品企划七工具（中卫发展中心）》、《工程统计学》、《医护统计与SPSS》、《医护统计与AMOS》、《EXCEL品质管理》、《工业调查与资料分析》等。

译者简介

刘格安

　　政治大学会计系毕业，在学期间双修财政系，并自大二开始接触日文。曾任职于勤业众信联合会计师事务所，现为专职译者，译作类型包含商管、科普、小说等等。
 

．CHAPTER 1贝氏统计学的介绍
．1-1
透过贝氏磨练直觉与感性
借由了解机率来认识新世界
．1-2
试着把梦想或期待化为数字
乐透真正的价值是多少钱？
．1-3
幸运的组合有几种？
皇家同花顺的数学
．1-4
把心理化为机率
巧克力当中含有多少％的心意
．1-5
用贝氏推论去预测
计算真正罹患癌症的机率
．1-6
透过贝氏定理认识世界
陶壶与弹珠的问题
．练习问题——42

CHAPTER 2 透过贝氏统计学了解人工智慧入门
．2-1
只要四则运算就OK了！
用Excel自制人工智慧
．2-2
心理是文科？理科？两者皆是
心理的变化正是贝氏更新
．2-3
心理是配适，心是S型函数—
刺激与反应的关系
．2-4
设定有利与不利的「分数」
向前与向后的步伐不同
．2-5
在量化证据上的应用
将贝氏定理扩大至分配
．练习问题

CHAPTER 3贝氏统计与机率分配
．3-1
贝氏统计学的7种工具
先从机率分配开始
．3-2
参数
数据中藏有宝石吗？
．3-3
事前分布
首先，决定由自己决定
．3-4
事后分布
想法更新的是贝氏
．3-5
关于卜瓦松分布的贝氏推论
即使是不常有的事，也要小心！
．3-6
关于常态分布的贝氏推论
自然而然变成那种形状
．3-7
阶层模型（Hierarchy）
汇总复数「分配」的「分配」
．练习问题

CHAPTER 4 贝氏统计学的应用与具体实例
．4-1
因果的网路
因果关系果然重要
．4-2
你也是贝氏侦探！
试着用机率决定吧
．4-3
医学上的决策判断
人工智慧运用贝氏拯救人命
．4-4
鸢尾花的贝氏判别
用线性判别函数来识别「形状」
．4-5
透过判别分析来品酒
透过判别分析贴近人的味觉
．练习问题

CHAPTER 5 运动、控制与贝氏统计学
．5-1
导航系统
追逐持续变化的此时此地
．5-2
运动方程式与观测方程式
把状态的运动方式化为方程式
．5-3
卡尔曼泸波的演算法
运用贝氏高精度掌握此时此地
．5-4
自动驾驶
搭载贝氏统计学的梦幻技术
．5-5
决策
贝氏决策与系统控制问题
．练习问题

CHAPTER 6贝氏统计学的总结与发展
．6-1
学习的心态
统计学与人工智慧的未来
．6-2
研究议题
为了日后的兴趣或问题

LESSON
．结语
．索引
．参考书籍

 

评分☆☆☆☆☆

这本书《简单到不可思议的贝氏统计学》的出现，绝对是我近期阅读体验中的一大亮点！我一直以来对统计学都抱着敬而远之的态度，觉得那是一门需要深厚数学功底才能掌握的学科，所以很多统计学相关的书籍我都只是翻翻就放下了。但这本书不一样，它的标题就抓住了我的眼球，“简单到不可思议”，这句话本身就充满了诱惑力。拿到手后，我果然没有失望！作者的叙述方式非常独特，没有那种枯燥乏味的理论灌输，而是像在讲故事一样，将贝氏统计学的核心思想娓娓道来。我尤其欣赏书中对“信念”和“证据”之间关系的阐释，它让我明白，我们的认识并非一成不变，而是可以通过新的信息不断进行更新和修正。这种动态的学习和认知过程，在生活中处处可见，而贝氏统计学正是提供了一个量化这种过程的框架。书中的案例非常精彩，而且都非常有现实意义，能够让我很快地将学到的知识与自己的生活经验联系起来。读完这本书，我感觉自己对“不确定性”的态度都有了转变，不再是盲目的恐惧，而是学会了如何用一种更冷静、更理性的方式去评估和应对。这本书真的非常适合那些想要入门贝氏统计学，但又对数学感到畏惧的读者。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到《简单到不可思议的贝氏统计学》这本书的时候，并没有抱太大希望，因为我之前对统计学一直有着“高不可攀”的印象，总觉得是数学系或统计系学生的专利。结果这本书彻底颠覆了我的看法！它真的做到了“简单到不可思议”！作者用一种非常接地气、非常生活化的语言，把原本听起来就很“学术”的贝氏统计学，讲得就像在跟朋友聊天一样。我印象特别深刻的是，书中用了一个关于“天气预报”的例子，来解释先验概率和后验概率的概念，我一下子就理解了！以前总觉得贝氏定理很复杂，但这本书用这个例子，把它的核心思想讲得明明白白。而且，它还穿插了很多关于“不确定性”的讨论，这对于我们这些每天生活在各种不确定性中的普通人来说，非常有启发。它告诉我们，与其害怕不确定性，不如学会如何量化和管理它。这本书让我觉得，即使没有深厚的数学功底，也能掌握贝氏统计学的精髓，并运用到实际生活中。我感觉自己好像打开了一扇新世界的大门，开始能够用一种更科学、更理性的方式去看待问题，做出判断。

评分☆☆☆☆☆

哇！收到这本《简单到不可思议的贝氏统计学》真的让我惊喜连连！身为一个在台湾生活、每天都可能接触到各种数据和分析的人，我一直觉得统计学这东西，虽然很重要，但讲起来总是一堆公式和抽象的概念，让人望之却步。过去也曾经想翻几本统计学的书来啃啃，结果都以失败告终，不是看不懂，就是觉得太枯燥了，根本没法坚持下去。但这本书不一样，光是书名就很有吸引力，"简单到不可思议"，听起来就像是为我这种统计学门外汉量身打造的。我拿到书的时候，迫不及待地翻开，发现它真的把贝氏统计学讲得非常生动有趣，用了很多贴近生活的例子，像是购物时的选择、投资的风险评估，甚至是日常生活中的各种决策，都能够用贝氏统计学的思维来解释。这让我感觉统计学不再是遥不可及的学术理论，而是实实在在能够帮助我们理解世界、做出更好判断的工具。而且，它没有一开始就抛出一大堆我根本不认识的符号和公式，而是循序渐进，用清晰易懂的语言来引导读者。我特别喜欢它在解释一些核心概念时，会用一些形象的比喻，让我一下子就茅塞顿开。感觉这本书真的成功地打破了统计学高冷的面纱，让我看到了它亲切、实用的一面。

评分☆☆☆☆☆

我真心觉得这本《简单到不可思议的贝氏统计学》是市面上难得一见的佳作！作为一个在商业领域摸爬滚打多年的人，我深切体会到数据在现代社会中的重要性。然而，传统的统计方法常常让我觉得过于僵化，难以灵活应对复杂多变的情况。直到我接触到这本书，才真正理解到贝氏统计学的精妙之处。它不仅仅是提供了一套分析工具，更是一种思考世界的方式。书中的叙述非常流畅，逻辑清晰，每一个概念的引入都自然而然，没有突兀感。我特别喜欢它对于"信念更新"这个核心思想的阐述，这与我们在商业决策中不断调整策略、适应市场变化的理念不谋而合。它让我们明白，我们并非需要一开始就拥有绝对的真理，而是可以通过不断收集信息、修正判断来逼近真相。书中举的很多例子都非常贴合实际工作中的场景，比如产品销售预测、客户行为分析等等，读起来很有代入感。而且，它巧妙地回避了那些繁琐的数学推导，而是将重点放在概念的理解和实际的应用上，这对于像我一样非数学科班出身的读者来说，简直是福音。这本书让我重新认识了统计学，它不再是冰冷的数字游戏，而是充满智慧的决策辅助。

评分☆☆☆☆☆

这本《简单到不可思议的贝氏统计学》简直是为我这样曾经被统计学虐过的人准备的救星！我记得大学时期，统计学这门课是我最大的噩梦，各种概率分布、假设检验，考卷上的数字和符号让我头昏眼花，完全不知道它们到底代表什么意义。毕业后，虽然工作偶尔会碰到一些数据分析的需求，但我总是在找现成的工具或者依赖别人，自己根本不敢下手。这次看到这本书，抱着试试看的心态入手，没想到真的让我眼睛一亮！它没有那种让人一看就想睡觉的学术腔调，反而用一种非常平易近人的方式，把贝氏统计学这个听起来就很专业的领域，分解成一个个容易理解的片段。它解释了为什么我们应该用贝氏的观点来看待事物，而不是死守着频率派的那些规则。我觉得最棒的一点是，这本书没有忽略掉对"先验知识"的重视，这一点对于我们这些有生活经验的人来说，特别有共鸣。我们每个人在做决策的时候，都会带着自己的经验和直觉，而贝氏统计学恰恰能够把这些主观的"信念"量化，并根据新的证据来不断更新。书中的案例也非常丰富，从简单的掷骰子到更复杂的预测模型，都能够让你感受到贝氏统计学的强大之处。读完之后，我感觉自己对数据分析的恐惧感大大降低，甚至开始跃跃欲试，想要自己动手来解决一些实际问题。