～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！
日本物理學家佐治晴夫曾說過：「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「反向推理」，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、每戶家庭的存款餘額。
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，如何縮小海面的搜尋範圍？
曾經令現代人棘手的數學難題，都能在貝氏統計的預測下，幫助我們跨出一大步！
◆◆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了數學計算與估值，舉凡燃油消耗量、起飛數據、下降軌道等等。
多年的教學，讓作者在協助學生克服數學心魔的同時，也成功歸納出有效學習的竅門──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，均以圖表詳細解說，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」。
◎蒙提霍爾問題、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。
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、每戶家庭的存款餘額。
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，如何縮小海面的搜尋範圍？
曾經令現代人棘手的數學難題，都能在貝氏統計的預測下，幫助我們跨出一大步！
◆◆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了數學計算與估值，舉凡燃油消耗量、起飛數據、下降軌道等等。
多年的教學，讓作者在協助學生克服數學心魔的同時，也成功歸納出有效學習的竅門──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，均以圖表詳細解說，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」。
◎蒙提霍爾問題、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。
- 書封
- 前言
- 目錄
- 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」
- 基礎知識11 代表值和分散度
- 基礎知識12 從調查「最大值」與「最小值」開始
- 基礎知識13 認識代表值之王「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！「集合」和「機率」的符號
- → 暖身題！「集合」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家
- → 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
- → 蒙提霍爾問題 換一扇門比較好？還是換了也一樣？
- → P檢查和C病毒的問題 計算機率，「前提條件」很重要
- → 三囚徒問題 囚犯A的生存機率果真提高了嗎？
- → 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！從壺裡取出藍色球的機率 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
- → 暖身題！「垃圾郵件」的篩選機制 從關鍵特徵反映機率
- 後記
- 參考文獻
- 版權頁
紙本書 NT$ 380
單本電子書
NT$
266
同分類熱門書
JPG
EPUB
PDF
PDF
PDF
EPUB
PDF
EPUB
PDF
PDF
EPUB
EPUB
PDF
EPUB
PDF
