簡單到不可思議的貝氏統計學 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 貝葉斯統計
• 概率論
• 統計學
• 機器學習
• 數據分析
• 概率編程
• Python
• R語言
• 模型選擇
• 不確定性量化

　　～用EXCEL和四則運算來認識「貝氏統計學」～
　　獻給「數學不好」或就讀「文組」，
　　卻想跟上人工智慧時代的人！

　　★瞭解「機率」，就可以看見一個大部分的人都看不見的新世界！

　　對於許多上過統計課的學生而言，
　　貝氏定理既又熟悉又陌生，課程結束後，也是一知半解。
　　然而貝氏定理卻是「人工智慧」及「專傢係統」，
　　不可或缺的AI時代應用工具。

　　貝氏定理是一種簡潔明快，而且非常簡單有力的定理，
　　運用這種定理可以輕易推論各種機率問題，諸如：
　　．「樂透真正的價值是多少錢？」
　　．「撲剋牌拿到好牌的幸運的組閤有幾種？」
　　．「情人節收到的巧剋力，是本命還是人情巧剋力？」
　　現實生活上，
　　也運用在「自動駕駛汽車的導航係統」、「顧客嚮證券公司下單」、「藥廠的新藥開發」，
　　【人文】、【社會科學】乃至【自然科學】等領域。

　　本書以「簡單易懂」、「有趣」、「有用」為三大目標，
　　列舉各個領域使用貝氏統計學的實例，
　　並且教導用Excel自製人工智慧的方法，
　　隻要使用四則運算搭配電腦，就可以快速化身為人工智慧顧問，
　　用機率識彆問題，做齣可靠的判斷。
　　
　　無論是社會人士、大學生，以及對此感到好奇的高中生，
　　都能從這本書，把人生視角轉換到另一個有趣又充滿科技感的精確方嚮，
　　從「不知道」的狀態下主動往前跨齣一步，
　　用貝氏定理的科學思維，接近世界的真貌。

本書特色

　　◎充分收錄更貼近實學的題材：
　　從日常生活的簡單範例到當前最新的題材，淺顯易懂地逐項列齣貝氏統計學可以運用在社會上的哪些地方。

　　◎重視淺顯易懂、容易親近的程度：
　　輕鬆無負擔地從「乘法」與「除法」去理解貝氏統計學。此外，亦運用一般大眾熟悉的試算錶軟體EXCEL去認識個人電腦或人工智慧與貝氏統計學的關聯。

　　◎兼具專業性，內容充實：
　　充分收錄理解貝氏統計學所需的專有名詞、用法與題材，每個地方都提供關鍵字說明。

　　◎與最新尖端科學題材的連結：
　　網羅「人工智慧」、「深度學習」、「自動駕駛」等當今最受矚目的尖端科學題材，並具體介紹每個項目與貝氏統計學的淵源。

　　◎挑戰練習問題：
　　各章最後附有練習問題，旨在使容易變得混沌不明的貝氏統計學學習，可以更加確實地派上用場。
 

探索數據世界的邏輯基石：貝葉斯思維的實踐與應用 本書並非《簡單到不可思議的貝氏統計學》，但它緻力於揭示貝葉斯統計學這一強大工具在現代數據科學、決策製定和認知推理中的核心地位。 如果說《簡單到不可思議的貝氏統計學》著重於基礎概念的直觀闡述，那麼本書將把讀者帶入一個更廣闊的領域——如何將貝葉斯框架應用於解決那些看似無從下手、充滿不確定性的復雜現實問題。 我們生活在一個信息爆炸的時代，但“信息”並不等同於“知識”。 知識的提煉和可靠的預測，依賴於我們如何係統性地整閤先驗認知與新獲取的數據。貝葉斯統計學，其核心在於概率的動態更新，提供瞭一種完美的、閤乎邏輯的框架來實現這一目標。本書將從根本上重構讀者對“概率”的理解，將其視為一種信念的程度，而非僅僅是頻率的估計。 第一部分：超越頻率的範式——貝葉斯哲學的基石 本部分將深入探討貝葉斯方法論的哲學根源及其與傳統（頻率派）統計學的根本區彆。我們不會停留在簡單的定義上，而是探究這種思維模式如何深刻影響我們對世界的觀察方式。 1. 概率的重新定義：從客觀頻率到主觀信念 我們將詳細考察貝葉斯學派如何將概率視為一個推理工具，用以量化我們對某一命題真實性的信任程度。這包括對拉普拉斯繼承律（Laplace's Succession Rule）的現代解讀，以及如何通過主觀信念的量化，構建嚴謹的決策模型。讀者將學習如何將日常經驗（先驗知識）轉化為數學形式，為後續的推斷奠定基礎。 2. 貝葉斯定理：推理的引擎 盡管貝葉斯定理本身結構簡潔，但其在實踐中的強大力量在於其作為證據整閤機製的角色。我們將剖析貝葉斯定理的各個組成部分——先驗概率 $P( heta)$、似然函數 $P(D| heta)$ 和後驗概率 $P( heta|D)$——並展示它們如何協同工作。重點將放在似然函數的選擇與構建上，因為在實際應用中，如何準確地描述觀測數據與潛在參數之間的關係，是決定模型有效性的關鍵。 3. 模型選擇的貝葉斯視角：懲罰復雜性的藝術 頻率派統計學中復雜的模型選擇標準（如AIC、BIC）在貝葉斯框架下獲得瞭更優雅的解決方案。本書將介紹貝葉斯因子（Bayes Factor），它提供瞭一種內在的、不需要額外調整參數的方式來平衡模型的擬閤優度與模型的復雜性。我們將通過實際案例，展示貝葉斯因子如何自然地偏好更簡潔、但依然能充分解釋數據的模型。 第二部分：從理論到實踐——計算的挑戰與解放 貝葉斯方法論的強大伴隨著一個曆史性的挑戰：後驗分布的復雜積分難以解析求解。本書的第二部分將重點關注如何利用現代計算工具剋服這些障礙，從而將復雜的理論應用於實際數據。 4. 馬爾可夫鏈濛特卡羅（MCMC）的實踐指南 MCMC方法，特彆是Metropolis-Hastings算法和Gibbs采樣，是現代貝葉斯統計的基石。本書將提供對這些算法的直觀解釋，避免陷入純粹的數學推導，而是聚焦於如何判斷采樣是否收斂、如何診斷鏈的混閤效率。我們將使用流行的統計軟件包（例如，R或Python生態中的特定庫）進行動手實踐，確保讀者能夠實際運行和解釋MCMC輸齣。 5. 層次化模型：處理嵌套結構數據的利器 現實世界的數據往往具有嵌套或分層結構（例如，學生嵌套在班級中，班級嵌套在學校中）。如果不考慮這種結構，可能會得齣錯誤的推斷。我們將詳細介紹層次化貝葉斯模型（Hierarchical Bayesian Models）。這種模型允許參數在不同層次間共享信息，從而實現“部分匯集”（partial pooling），既能利用總體信息平滑估計，又能保留個體差異的獨特信號。 第三部分：貝葉斯統計在關鍵領域的應用 本部分將展示貝葉斯思維如何滲透並革新多個關鍵數據驅動領域，使其成為應對不確定性的首選工具。 6. 臨床試驗與藥物評估：更人道、更快速的決策 在醫學和藥物研發中，貝葉斯方法正日益成為主流。我們將探討貝葉斯適應性設計（Bayesian Adaptive Designs），它允許研究人員在試驗進行過程中，根據實時數據動態調整樣本量、隨機化比例或治療分配。這不僅能提高試驗效率，還能在倫理上更早地終止無效或有害的治療方案。 7. 因果推斷與反事實分析 嚴格的因果推斷是科學研究的聖杯。我們將介紹潛在結果框架（Potential Outcomes Framework）下的貝葉斯方法，特彆是如何利用結構性因果模型（SCM）結閤貝葉斯推斷來處理混雜因素和選擇偏差。這使得研究人員能夠在不完全控製所有變量的情況下，對“如果采取瞭另一種行動會發生什麼”這一反事實問題提供概率性的估計。 8. 貝葉斯網絡與專傢係統：知識的圖形化錶達 貝葉斯網絡（Bayesian Networks）提供瞭一種直觀的方式來錶示變量之間的依賴關係和因果結構。本書將展示如何構建這些網絡，並利用推理算法來計算特定證據下的聯閤概率分布。這在故障診斷、風險評估和構建依賴於多方麵信息決策的專傢係統中具有不可替代的價值。 結語：持續學習與批判性思維 本書的最終目標是培養讀者一種貝葉斯式的批判性思維：永遠不要將當前數據視為終點，而應將其視為更新我們對世界理解的裏程碑。掌握瞭這種方法，讀者將能夠更清晰地量化不確定性、更審慎地評估證據，並在充滿噪音的現實世界中做齣更加穩健和明智的決策。本書為通往這個目標鋪設瞭堅實的理論與實踐路徑。

作者簡介

鬆原望

　　1942年齣生於東京，1966年畢業於東京大學教養學部，後取得史丹佛大學研究所統計學博士（Ph.D.）學位。曾任日本文部省統計數理研究所研究員、築波大學社會工學係副教授、東京大學教養學部教授、東京大學研究所綜閤文化研究科暨教養學部教授、上智大學外國語學部教授，現為聖學院大學研究所政治政策學研究科教授、東京大學名譽教授。著有《統計學入門（基礎統計學I）》（東京大學教養學部統計學教室編，東京大學齣版會）、《入門機率過程》、《入門統計解析》、《入門貝氏統計》（以上皆為東京圖書齣版）、《簡易圖解入門最新貝氏統計的基礎與架構》（秀和係統）、《解讀社會的數學》（beret齣版）等眾多書籍（以上皆為暫譯）。

審定簡介

陳耀茂

　　1972年日本政府奬學金公費留日
　　國立日本電氣通信大學 經營工學工學碩士、博士
　　東海大學企管係暨管理研究所教授，目前（退休）兼任教授
　　曾擔任中華民國品質學會理事、國傢品質奬評審委員、全國團結圈活動競賽評審委員等。

　　齣版著作有：《商品企劃七工具（中衛發展中心）》、《工程統計學》、《醫護統計與SPSS》、《醫護統計與AMOS》、《EXCEL品質管理》、《工業調查與資料分析》等。

譯者簡介

劉格安

　　政治大學會計係畢業，在學期間雙修財政係，並自大二開始接觸日文。曾任職於勤業眾信聯閤會計師事務所，現為專職譯者，譯作類型包含商管、科普、小說等等。
 

．CHAPTER 1貝氏統計學的介紹
．1-1
透過貝氏磨練直覺與感性
藉由瞭解機率來認識新世界
．1-2
試著把夢想或期待化為數字
樂透真正的價值是多少錢？
．1-3
幸運的組閤有幾種？
皇傢同花順的數學
．1-4
把心理化為機率
巧剋力當中含有多少％的心意
．1-5
用貝氏推論去預測
計算真正罹患癌癥的機率
．1-6
透過貝氏定理認識世界
陶壺與彈珠的問題
．練習問題——42

CHAPTER 2 透過貝氏統計學瞭解人工智慧入門
．2-1
隻要四則運算就OK瞭！
用Excel自製人工智慧
．2-2
心理是文科？理科？兩者皆是
心理的變化正是貝氏更新
．2-3
心理是配適，心是S型函數—
刺激與反應的關係
．2-4
設定有利與不利的「分數」
嚮前與嚮後的步伐不同
．2-5
在量化證據上的應用
將貝氏定理擴大至分配
．練習問題

CHAPTER 3貝氏統計與機率分配
．3-1
貝氏統計學的7種工具
先從機率分配開始
．3-2
參數
數據中藏有寶石嗎？
．3-3
事前分布
首先，決定由自己決定
．3-4
事後分布
想法更新的是貝氏
．3-5
關於蔔瓦鬆分布的貝氏推論
即使是不常有的事，也要小心！
．3-6
關於常態分布的貝氏推論
自然而然變成那種形狀
．3-7
階層模型（Hierarchy）
匯總復數「分配」的「分配」
．練習問題

CHAPTER 4 貝氏統計學的應用與具體實例
．4-1
因果的網路
因果關係果然重要
．4-2
你也是貝氏偵探！
試著用機率決定吧
．4-3
醫學上的決策判斷
人工智慧運用貝氏拯救人命
．4-4
鳶尾花的貝氏判彆
用綫性判彆函數來識彆「形狀」
．4-5
透過判彆分析來品酒
透過判彆分析貼近人的味覺
．練習問題

CHAPTER 5 運動、控製與貝氏統計學
．5-1
導航係統
追逐持續變化的此時此地
．5-2
運動方程式與觀測方程式
把狀態的運動方式化為方程式
．5-3
卡爾曼濾波的演算法
運用貝氏高精度掌握此時此地
．5-4
自動駕駛
搭載貝氏統計學的夢幻技術
．5-5
決策
貝氏決策與係統控製問題
．練習問題

CHAPTER 6貝氏統計學的總結與發展
．6-1
學習的心態
統計學與人工智慧的未來
．6-2
研究議題
為瞭日後的興趣或問題

LESSON
．結語
．索引
．參考書籍

 

评分☆☆☆☆☆

我真心覺得這本《簡單到不可思議的貝氏統計學》是市麵上難得一見的佳作！作為一個在商業領域摸爬滾打多年的人，我深切體會到數據在現代社會中的重要性。然而，傳統的統計方法常常讓我覺得過於僵化，難以靈活應對復雜多變的情況。直到我接觸到這本書，纔真正理解到貝氏統計學的精妙之處。它不僅僅是提供瞭一套分析工具，更是一種思考世界的方式。書中的敘述非常流暢，邏輯清晰，每一個概念的引入都自然而然，沒有突兀感。我特彆喜歡它對於"信念更新"這個核心思想的闡述，這與我們在商業決策中不斷調整策略、適應市場變化的理念不謀而閤。它讓我們明白，我們並非需要一開始就擁有絕對的真理，而是可以通過不斷收集信息、修正判斷來逼近真相。書中舉的很多例子都非常貼閤實際工作中的場景，比如産品銷售預測、客戶行為分析等等，讀起來很有代入感。而且，它巧妙地迴避瞭那些繁瑣的數學推導，而是將重點放在概念的理解和實際的應用上，這對於像我一樣非數學科班齣身的讀者來說，簡直是福音。這本書讓我重新認識瞭統計學，它不再是冰冷的數字遊戲，而是充滿智慧的決策輔助。

评分☆☆☆☆☆

這本書《簡單到不可思議的貝氏統計學》的齣現，絕對是我近期閱讀體驗中的一大亮點！我一直以來對統計學都抱著敬而遠之的態度，覺得那是一門需要深厚數學功底纔能掌握的學科，所以很多統計學相關的書籍我都隻是翻翻就放下瞭。但這本書不一樣，它的標題就抓住瞭我的眼球，“簡單到不可思議”，這句話本身就充滿瞭誘惑力。拿到手後，我果然沒有失望！作者的敘述方式非常獨特，沒有那種枯燥乏味的理論灌輸，而是像在講故事一樣，將貝氏統計學的核心思想娓娓道來。我尤其欣賞書中對“信念”和“證據”之間關係的闡釋，它讓我明白，我們的認識並非一成不變，而是可以通過新的信息不斷進行更新和修正。這種動態的學習和認知過程，在生活中處處可見，而貝氏統計學正是提供瞭一個量化這種過程的框架。書中的案例非常精彩，而且都非常有現實意義，能夠讓我很快地將學到的知識與自己的生活經驗聯係起來。讀完這本書，我感覺自己對“不確定性”的態度都有瞭轉變，不再是盲目的恐懼，而是學會瞭如何用一種更冷靜、更理性的方式去評估和應對。這本書真的非常適閤那些想要入門貝氏統計學，但又對數學感到畏懼的讀者。

评分☆☆☆☆☆

哇！收到這本《簡單到不可思議的貝氏統計學》真的讓我驚喜連連！身為一個在颱灣生活、每天都可能接觸到各種數據和分析的人，我一直覺得統計學這東西，雖然很重要，但講起來總是一堆公式和抽象的概念，讓人望之卻步。過去也曾經想翻幾本統計學的書來啃啃，結果都以失敗告終，不是看不懂，就是覺得太枯燥瞭，根本沒法堅持下去。但這本書不一樣，光是書名就很有吸引力，"簡單到不可思議"，聽起來就像是為我這種統計學門外漢量身打造的。我拿到書的時候，迫不及待地翻開，發現它真的把貝氏統計學講得非常生動有趣，用瞭很多貼近生活的例子，像是購物時的選擇、投資的風險評估，甚至是日常生活中的各種決策，都能夠用貝氏統計學的思維來解釋。這讓我感覺統計學不再是遙不可及的學術理論，而是實實在在能夠幫助我們理解世界、做齣更好判斷的工具。而且，它沒有一開始就拋齣一大堆我根本不認識的符號和公式，而是循序漸進，用清晰易懂的語言來引導讀者。我特彆喜歡它在解釋一些核心概念時，會用一些形象的比喻，讓我一下子就茅塞頓開。感覺這本書真的成功地打破瞭統計學高冷的麵紗，讓我看到瞭它親切、實用的一麵。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到《簡單到不可思議的貝氏統計學》這本書的時候，並沒有抱太大希望，因為我之前對統計學一直有著“高不可攀”的印象，總覺得是數學係或統計係學生的專利。結果這本書徹底顛覆瞭我的看法！它真的做到瞭“簡單到不可思議”！作者用一種非常接地氣、非常生活化的語言，把原本聽起來就很“學術”的貝氏統計學，講得就像在跟朋友聊天一樣。我印象特彆深刻的是，書中用瞭一個關於“天氣預報”的例子，來解釋先驗概率和後驗概率的概念，我一下子就理解瞭！以前總覺得貝氏定理很復雜，但這本書用這個例子，把它的核心思想講得明明白白。而且，它還穿插瞭很多關於“不確定性”的討論，這對於我們這些每天生活在各種不確定性中的普通人來說，非常有啓發。它告訴我們，與其害怕不確定性，不如學會如何量化和管理它。這本書讓我覺得，即使沒有深厚的數學功底，也能掌握貝氏統計學的精髓，並運用到實際生活中。我感覺自己好像打開瞭一扇新世界的大門，開始能夠用一種更科學、更理性的方式去看待問題，做齣判斷。

评分☆☆☆☆☆

這本《簡單到不可思議的貝氏統計學》簡直是為我這樣曾經被統計學虐過的人準備的救星！我記得大學時期，統計學這門課是我最大的噩夢，各種概率分布、假設檢驗，考捲上的數字和符號讓我頭昏眼花，完全不知道它們到底代錶什麼意義。畢業後，雖然工作偶爾會碰到一些數據分析的需求，但我總是在找現成的工具或者依賴彆人，自己根本不敢下手。這次看到這本書，抱著試試看的心態入手，沒想到真的讓我眼睛一亮！它沒有那種讓人一看就想睡覺的學術腔調，反而用一種非常平易近人的方式，把貝氏統計學這個聽起來就很專業的領域，分解成一個個容易理解的片段。它解釋瞭為什麼我們應該用貝氏的觀點來看待事物，而不是死守著頻率派的那些規則。我覺得最棒的一點是，這本書沒有忽略掉對"先驗知識"的重視，這一點對於我們這些有生活經驗的人來說，特彆有共鳴。我們每個人在做決策的時候，都會帶著自己的經驗和直覺，而貝氏統計學恰恰能夠把這些主觀的"信念"量化，並根據新的證據來不斷更新。書中的案例也非常豐富，從簡單的擲骰子到更復雜的預測模型，都能夠讓你感受到貝氏統計學的強大之處。讀完之後，我感覺自己對數據分析的恐懼感大大降低，甚至開始躍躍欲試，想要自己動手來解決一些實際問題。