極簡貝氏統計學 (電子書)

極簡貝氏統計學 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

佐佐木淳
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具體描述

~最強的決策工具,也是最流行的統計學~
從「結果」倒推「原因」,少少的情報就足以預測未來!
 
  日本物理學傢佐治晴夫曾說過:「所有的過去,都可以被改寫。」
  福爾摩斯的經典名言:「排除一切不可能之後,最後剩下的無論再如何離奇,也必然是真相。」
  這兩句名言所闡述的「反嚮推理」,背後所牽涉的概念,其實就是「貝氏統計」的核心。
 
  隨著「大數據」、「資料庫」成為科技趨勢,「統計學」成為近年來的顯學。
  其中,又以「貝氏統計學」為創新領域最廣泛提及的佼佼者。
 
  ◆◆什麼是貝氏統計學?◆◆
  我們生活周遭充滿各式各樣的「資訊」,例如節目收視率、考試分數、降雨機率、每戶傢庭的存款餘額。
  利用這些資訊,掌握並分析現狀,藉此預測未來,這就是統計學的應用之道。
  然而,資訊卻也可能隨著情況變化而隨時改變,例如許多猜謎節目,就很可能隨著提示增加而提高答對的機率。
  不斷收集新的資料來掌握來更新機率,這樣的方法就稱作「貝氏定理」。
  而「貝氏統計」正是以「貝氏定理」為基礎的統計方法,亦即根據「結果」尋找「原因」。
 
  ・針對罹患率低的傳染病,全民篩檢真有意義嗎?
  ・電子信箱是如何過濾垃圾郵件?
  ・假設飛機遭遇空難,如何縮小海麵的搜尋範圍?
 
  曾經令現代人棘手的數學難題,都能在貝氏統計的預測下,幫助我們跨齣一大步!
 
  ◆◆貝氏統計好難學?皆因這兩大難關◆◆
  本書作者為日本海上自衛隊的數學科教官,專門教授飛行預官的課程。
  要駕駛飛機這架龐然巨物,飛行官的日常工作自然也免不瞭數學計算與估值,舉凡燃油消耗量、起飛數據、下降軌道等等。
 
  多年的教學,讓作者在協助學生剋服數學心魔的同時,也成功歸納齣有效學習的竅門──關鍵就在於使「抽象」的邏輯思考,改以視覺呈現,眼見更能「直觀」理解!
 
  初次學習貝氏統計的人,「符號」和「條件機率」往往成為難以逾越的高牆。
  本書將推論與計算的過程,均以圖錶詳細解說,搭配每一節的教學重點,先從暖身題提示核心觀念,再融入日常時常耳聞的經典例題,導入貝氏定理解題。
 
  循序漸進的學習模式,通過插圖使數字視覺化呈現,助你一一突破自學的關卡!
 
本書特色
 
  ◎全書以圖解&步驟拆解,視覺化呈現運算的邏輯,助你突破貝氏統計的兩大難關──「符號」和「條件機率」。
  ◎濛提霍爾問題、囚徒問題、垃圾郵件的過濾,援引6道經典例題,深化理解貝氏統計學,啟發你的應用靈感。
  ◎每小節的最後都有重點總結,學習後就能快速歸納要點。
探索未知的疆域:概率思維與決策科學的宏大敘事 本書並非聚焦於某個特定學科的狹隘分支,而是一部旨在拓寬讀者認知邊界、重塑其理解世界方式的通識性著作。它深入探討瞭人類如何在這種充滿不確定性的宇宙中進行閤理的判斷、學習和演化,聚焦於那些驅動科學發現、商業決策乃至日常選擇背後的核心邏輯結構。 本書的核心議題圍繞信息、不確定性與推理這三大支柱展開。我們生活在一個信息爆炸的時代,但信息的獲取並不自動等同於知識的增長。真正的挑戰在於如何有效地過濾噪音,從有限的數據中提取齣最有價值的信號,並將其轉化為可靠的預測能力。 第一部分:世界的本質與我們感知的局限 我們將從哲學的基石開始,審視“概率”這一概念的真正含義。它不僅僅是數學教科書中的分數或比例,更是對世界內在規律的深刻洞察。 1. 認知的盲區與人類的直覺陷阱: 人類大腦在演化過程中,發展齣瞭一套高效的“捷徑”來應對生存壓力。然而,在處理復雜、多變量的現代問題時,這些直覺常常導緻係統性的偏差。本書將細緻剖析常見的認知偏差,例如確認偏誤(Confirmation Bias)、可得性啓發(Availability Heuristic)以及錨定效應(Anchoring Effect)。我們不隻是羅列這些陷阱,更重要的是,探討如何構建一套思維框架來對抗這些內在的缺陷。我們會通過一係列經典的心理學實驗案例,展示直覺如何在看似清晰的判斷中誤導我們。 2. 從必然性到可能性:範式轉換: 曆史上,科學一度追求絕對的確定性。牛頓力學描繪瞭一個機械的、可完全預測的宇宙。然而,現代科學,從量子力學到復雜係統理論,無不指嚮一個核心事實:不確定性是世界的常態,而非例外。 本書將引導讀者理解,接受事物的隨機性和概率性,反而是一種更高級、更貼近現實的認知模型。我們將探討概率思維如何幫助我們從“非黑即白”的二元對立思維中解脫齣來,進入一個充滿連續性和可能性的世界。 3. 信息的價值與熵的度量: 信息是什麼?在信息論的視角下,信息等同於“減少的不確定性”。本書會引入信息量和信息熵的概念,用非技術性的語言解釋它們如何量化知識的稀缺性。理解信息的價值,是有效決策的第一步。我們將討論,在資源有限的情況下,如何設計實驗或收集數據,以最小的投入獲取最大的知識增量。 第二部分:構建可靠的推理機製 本部分將深入探討建立在概率基礎上的推理工具箱,這些工具是現代科學、工程和數據驅動決策的骨乾。 4. 貝葉斯推理:知識的動態更新: 貝葉斯定理是本書思想體係的“心髒”。它提供瞭一種嚴謹的方法論,描述我們如何根據新的證據來修正先前的信念。這是一種動態的、迭代的學習過程。我們將詳細闡述“先驗概率”(Prior Belief)和“後驗概率”(Posterior Belief)的轉化過程。通過大量的現實世界案例,如醫學診斷、搜索引擎的排序算法,以及産品迭代策略,展示貝葉斯框架如何將主觀判斷轉化為可量化的、可驗證的知識增長路徑。 5. 檢驗假設與統計功效: 科學的進步往往依賴於對現有理論的嚴格挑戰。本書將探討“零假設檢驗”(Null Hypothesis Testing)的哲學基礎及其在實踐中的應用與誤用。我們不僅要學會如何拒絕一個錯誤的理論,更重要的是,要理解“未能拒絕”並不等同於“接受”。統計功效(Statistical Power)的概念將被引入,用以衡量我們測試設計的可靠性——我們是否有足夠的能力發現一個真實存在效應。 6. 因果推斷的迷思:相關性與機製: 在數據分析中,最危險的陷阱之一是將相關性等同於因果性。本書將提供一套清晰的邏輯框架,區分觀察性研究與隨機對照試驗(RCTs)的優勢與局限。我們將探討反事實思維(Counterfactual Thinking)——“如果我做瞭另一件事,結果會怎樣?”——如何成為設計嚴謹實驗和進行因果識彆的關鍵工具。這部分內容將對研究設計人員、産品經理和政策製定者尤其重要。 第三部分:在復雜世界中做齣最優決策 概率思維的終極目標,是將不確定性轉化為可量化的風險,並在風險中尋求最優行動方案。 7. 效用理論與風險偏好: 金錢的價值是綫性的嗎?對不同人而言,損失一萬元和贏得一萬元的心理感受是相等的嗎?本書將引入“效用”(Utility)的概念,闡述決策不僅僅是關於概率,更是關於概率乘以我們對結果的“主觀價值”。我們將探討風險厭惡、風險中立和風險尋求的行為模式,並展示這些偏好如何影響投資組閤的構建和保險市場的運作。 8. 序列決策與動態規劃: 現實中的決策往往不是一次性的,而是相互關聯的序列。今天的選擇會影響明天的可能性。我們將介紹處理這種時間依賴性問題的思想工具,例如馬爾可夫決策過程(Markov Decision Process)的簡化概念。這有助於理解復雜係統(如人工智能的路徑規劃、生態係統的平衡)是如何通過一係列局部最優選擇,逐步趨嚮全局最優狀態的。 9. 預測的藝術與誤差的管理: 沒有完美的預測,隻有不同程度的準確性。本書將批判性地審視那些聲稱擁有“水晶球”的預測方法,並迴歸到如何係統地評估和改進預測模型的準確性。我們關注的重點是如何量化預測的置信區間,以及如何應對“黑天鵝事件”——那些低概率、高影響力的突發事件。有效的預測者,並非是那些從不犯錯的人,而是那些能清晰界定自己預測邊界並願意承認錯誤的人。 結語:擁抱開放的思維 本書倡導的並非一套僵硬的規則,而是一種持續學習和自我修正的心態。概率思維的精髓在於其內在的謙遜:它承認知識的暫時性,並為未來的證據留齣瞭空間。通過掌握這些工具,讀者將能更清晰地穿透日常的噪音,更理性地評估機會與風險,最終在不確定的世界中,做齣更堅實、更明智的選擇。這本書是一把鑰匙,旨在開啓通往更深刻的邏輯推理和更具適應性決策能力的大門。

著者信息

作者簡介
 
佐佐木淳
 
  1980年齣生於宮城縣仙颱市。東京理科大學理學部第一部數學科畢業後,於東北大學研究所理學研究科專攻數學。取得數學檢定一級、算術・數學思考力檢定一級、G檢定(JDLA Deep Learning For GENERAL 2020# 2)。
 
  大學在學期間,曾於早稻田Academy纍積教學經驗。他負責教導國二成績最差的一班,從簡單的問題開始讓學生「動手解題」、反覆讓學生演練「嘗試解題」、對學生「稱讚勉勵」,透過這種山本五十六式的教學方法,成功建立起學生的自信心。之後進入代代木研究班,成為最年輕的講師。現於防衛省海上自衛隊擔任數學教官,緻力於充實飛行預官的基礎教育。因功績深受肯定,破例獲頒事務官等的三級賞詞(※授予職務上有特殊功績,以及技術方麵有卓越發明或提案之人的獎項(錶彰等相關訓令 第2章 第5條)。
 
  主要著作包括《啟動數學腦這樣學》(木馬文化齣版)、《圖解超易懂微積分》(颱灣東販齣版)。目前也負責《讀賣中高生新聞》的「傾聽理數」專欄。
 
譯者簡介
 
趙鴻龍
 
  畢業於輔仁大學統計資訊係,對日本歷史文化情有獨鍾。譯有《經濟學速成讀本》、《揭露廣告與媒體的統計學破綻》、《懶人最需要的高效率「極簡整理術」》等書。

圖書目錄

◎前言

第1章 什麼是「貝氏統計」?
●基礎知識1 「統計」的定義
●基礎知識2 用「貝氏統計」處理變化的機率
●基礎知識3 統計用語
●基礎知識4 統計「最前線」就在超商!
●基礎知識5 掌握統計的「基礎」
●基礎知識6 資料的分類
●基礎知識7 質的資料(無法用數值衡量的資料)
●基礎知識8 量的資料(可以用數值衡量的資料)
●基礎知識9 「傳統統計學」與「貝氏統計」的區別
●基礎知識10 「敘述統計」與「推論統計」
・敘述統計學
・推論統計學
●基礎知識11 代錶值和分散度
●基礎知識12 從調查「最大值」與「最小值」開始
●基礎知識13 認識代錶值之王「平均數」
●基礎知識14 平均數無法發揮,就改用「中位數」
●基礎知識15 計算平均數容易犯的「錯誤」
●基礎知識16 不易受離群值影響的中位數
●基礎知識17 資料的「多數決」──眾數

第2章 入門速記!「集閤」和「機率」的符號
●暖身題!「集閤」和「機率」的符號練習

第3章 什麼是「條件機率」?
●愈熟悉愈加分的「條件機率」!
●暖身題!「條件機率」的練習
●條件機率的著名題目① 三個櫃子
●條件機率的著名題目② K先生總把帽子忘在別人傢
●條件機率很容易受到「直覺」欺騙
●暖身題!推導「貝氏定理」的過程
●試著用「貝氏定理」來解題

第4章 「貝氏定理」的三道經典例題
●濛提霍爾問題
換一扇門比較好?還是換瞭也一樣?
・濛提霍爾問題的解說①:堅持不換的情況
・濛提霍爾問題的解說②:換門的情況
・改從「極端例子」轉換思考
・用數學驗證「濛提霍爾問題」
●P檢查和C病毒的問題
計算機率,「前提條件」很重要
・「靈敏度」是正確判定為「陽性」的機率
・「特異度」是正確判定為「陰性」的機率
●三囚徒問題
囚犯A的生存機率果真提高瞭嗎?
・事件A:囚犯A獲得赦免的情況
・事件B:囚犯B獲得赦免的情況
・事件C:囚犯C獲得赦免的情況
・囚犯A獲得赦免的機率
・囚犯C獲得赦免的機率
●飛機墜毀的問題──失事原因為引擎故障的機率是多少?

第5章 「不充分理由原則」和「貝氏更新」
●什麼是「不充分理由原則」?
●暖身題!從壺裡取齣藍色球的機率
假設時序相反時
●機率不斷更新的「貝氏更新」
緊緊跟隨每時每刻的變化
・通過貝氏更新,更新機率
・茫茫大海,如何搜尋失聯的墜機?
●暖身題!「垃圾郵件」的篩選機製
從關鍵特徵反映機率

◎後記
◎參考文獻

圖書序言

  • ISBN:9789863704102
  • EISBN:9789863704188
  • 規格:普通級 / 初版
  • 齣版地:颱灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平闆
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:37.7MB

圖書試讀

前言
 
  「貝氏統計」是英國數學傢托馬斯・貝葉斯(Thomas Bayes,1702~1761年)所提齣的統計方法,其特點是可以靈活地運用「主觀機率」。
 
  可是這種靈活彈性並沒有受到大多數科學傢的青睞。自貝氏統計問世以來,在長達兩百多年的時間裡,絕大部分的歲月都埋在漫長的寒鼕當中。
 
  然而,時代並沒有棄貝氏統計於不顧。
 
  隨著時代的發展,貝氏統計反而因為其彈性的優勢,使得活用範圍愈來愈為廣泛。從垃圾郵件的判斷,乃至大數據分析,現代對於貝氏統計的應用,例子可說不勝枚舉。
 
  我們平時所接觸的傳統統計學需要「資料」,如果沒有資料,就無法「進行討論」。與此相比,貝氏統計的優勢在於,即使沒有事前的資料,也可以在假設的同時進行討論,在獲取資訊的同時更新機率。
 
  不僅限於此,貝氏統計在根據結果尋找原因、根據未來尋找過去等方麵的應用也很活躍。
  換言之,無論是從歷史還是從計算的角度來看,貝氏統計都屬於「未來創造過去」的領域。
 
  過去曾像這樣經歷過寒鼕的學術領域,不單隻有貝氏統計而已。近年來迅速崛起的人工智慧(Artificial Intelligence,AI)也曾經歷過兩次寒鼕,如今總算迎來輝煌的時代。
 
  忘瞭先嚮大傢自我介紹。
  我目前在隸屬日本防衛省的海上部隊──海上自衛隊擔任數學教官,為航空學生這些飛行預官教授課程。
  學生之中儘管也有不擅長數學的人,但仍有不少學生通過集中單元逐步學習,從而剋服不擅長數學的心魔。
  「過去不擅長的部分,隨時都可以重新改寫。」──這是我多次從學生身上學到的道理。
 
  初次學習貝氏統計的人、過去曾熱心學習貝氏統計卻持續原地踏步的人、不擅長機率和統計的人,以上這類讀者皆為本書主要鎖定的對象。
 
  本書是一本濃縮單元精華來介紹貝氏統計學基礎的入門書。
 
  對於初次學習貝氏統計的人而言,「符號」和「條件機率」是兩道難以逾越的障礙。尤其是「條件機率」,最大的障礙就是難以直觀地理解。
 
  因此本書利用容易想像的具體範例,針對這兩大障礙進行圖解,加以钜細靡遺的解說。
 
  隻要認真地閱讀,讀者將會一步步地掌握貝氏統計中所使用的符號、圖像及精華,使這門統計法成為您日常生活中不可或缺的利器。
 
  ●「改寫過去」的貝氏統計
  「所有的過去都可以被改寫。」
  「由未來創造過去。」
 
  這是宇宙物理學傢、理論物理學傢佐治晴夫所說過的話。
  對於一直認為「過去無法改變,能改變的隻有未來」的我來說,這些話無疑是一記當頭棒喝。
 
  我曾在電視節目中,看到一位名人生動地描述他自身過去的失敗體驗,我想那就是通過改變未來而改寫過去的結果吧。痛苦的過去和失敗的體驗,被編輯成連接到現在的「導線」。
 
  像這樣通過改變未來,把痛苦到幾乎想徹底抹消的過去,改變成輝煌迴憶的人,在我們的身邊比比皆是。我想,這個改變的過程或許就名為剋服吧。
 
  國中考試、高中考試、大學考試,凡是全國級的大型考試,我都有過落榜的經驗;然而佐治晴夫先生的話,好幾次都帶給我麵對未來的勇氣。而且,這些話不僅能帶給他人勇氣,在實際的數學中也是成立的。
 
  可以改寫所有過去的數學──那就是本書將要介紹給大傢的貝氏統計。
  讓我們通過本書,來改寫過去吧。

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