寫給大傢的統計學:秒懂機率與統計,你也可以是人生勝利組

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Will Kurt
圖書標籤:
  • 統計學
  • 概率論
  • 數據分析
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圖書描述

  🎲運用你的直覺和一些簡單的數學來做齣更好的概率決策
  對於任何一個問題,傳統的統計分析往往隻是產生另一堆數據。但你如何在現實世界中理解這些冷冰冰的數字?本書告訴你如何利用直覺和一些簡單的數學來做齣更好的概率決策。

  🎰透過清晰的解釋和有趣的例子,告訴你如何應用貝葉斯方法
  本書透過清晰的解釋和有趣的例子,告訴你如何應用貝葉斯方法。你將會去尋找UFO來探索日常推理,用概率分佈計算漢-索羅是否能在小行星領域生存下來,並量化你得瞭嚴重的腦瘤而不僅僅是耳屎過多的概率。

  這些不拘一格的練習將幫助你建立一個靈活而穩健的框架,以應對各種挑戰,從真正的摸索時事到處理商業世界的日常驚喜。

  .計算分佈,瞭解你的信念範圍。
  .比較假設,得齣可靠的結論。
  .計算貝葉斯定理,瞭解它的作用。
  .找齣後驗、似然和前驗,以檢查結論的準確性。
  .使用R編程語言進行數據分析。

  更有信心地做齣更好的選擇,並享受這樣做的樂趣!
  破解打開貝葉斯統計學的有趣方式,從你的數據中獲得最大價值。
好的,以下是一本虛構的、不包含《寫給大傢的統計學:秒懂機率與統計,你也可以是人生勝利組》內容的圖書簡介: --- 《星辰的軌跡:天文學與宇宙探索的百年沉浮》 作者:陳誌明 齣版社:寰宇文創 書籍簡介 自古以來,人類便仰望星空,試圖從那無盡的黑暗與閃爍的光點中,解讀自身在宇宙中的位置與命運。然而,我們對宇宙的理解從來不是一蹴而就的坦途,而是一部充滿瞭天纔的洞見、漫長的辯論、儀器的革命,以及無數次顛覆性發現的史詩。 《星辰的軌跡:天文學與宇宙探索的百年沉浮》並非一本傳統的教科書,它是一部細膩描繪二十世紀以來,天文學如何從一門依賴望遠鏡和數學計算的學科,蛻變為一門依靠太空探測器、粒子物理學和量子力學的交叉學科的編年史。本書深入剖析瞭推動天文學革命性進展的關鍵人物、關鍵理論,以及那些決定瞭我們宇宙觀的重大歷史轉摺點。 第一部:地球的邊界與恆星的真實麵貌(1900-1930s) 本書從愛德華·愛丁頓爵士的日食觀測開始,講述瞭愛因斯坦相對論如何被首次驗證,從而徹底顛覆瞭牛頓力學統治下的宇宙圖景。我們將探討二十世紀初哈佛大學「計算員」們(如亨麗愛特·勒維特和安妮·坎寧安·賈普)如何透過測量變星的週期與光度,確立瞭宇宙的真正尺度。 核心章節聚焦於「仙女座星雲」的爭議:它究竟是銀河係內的一個星雲,還是遙遠的「島宇宙」?這場被稱為「世紀大辯論」的交鋒,最終由埃德溫·哈勃利用口徑巨大的望遠鏡和對造父先變星的精確測量而塵埃落定。哈勃不僅證明瞭星係的存在,更發現瞭宇宙正在膨脹的鐵證,為後來的宇宙學奠定瞭基石。本書細緻重現瞭當時科學傢麵對星係紅移數據時的震驚與狂喜。 第二部:從靜態宇宙到大爆炸的確立(1940s-1970s) 隨著光學望遠鏡的極限被觸及,天文學開始尋求新的窗口——電磁波譜的其他頻段。本書詳細描述瞭射電天文學的興起,從發現脈衝星(一位傑齣的女性科學傢喬絲琳·貝爾·伯奈爾的關鍵貢獻,以及隨後的爭議)到類星體的謎團。 戰爭的陰影消散後,理論物理學傢開始將精力投入到宇宙的起源問題。本書將深入淺齣地解釋「大爆炸理論」(Big Bang Theory)如何從一個最初帶有貶義的術語,逐步成為主流模型。特別是彭齊亞斯和威爾遜在貝爾實驗室意外捕捉到的「宇宙微波背景輻射」(CMB)。我們將探討,這微弱的「雜訊」如何成為大爆炸理論最堅實的證據,並將許多關於宇宙年齡和成分的猜測,轉化為可量化的參數。 第三部:進入深空——望遠鏡的時代與暗物質的幽靈(1980s-2000s) 太空時代的到來徹底改變瞭天文觀測的範式。本書詳細介紹瞭哈勃太空望遠鏡(HST)的誕生、它所經歷的鏡片磨損風波與精準修復,以及它所傳迴的那些震撼人心的圖像。我們將跟隨哈勃的視角,重新測量哈勃常數,並觀測到最早期的星係形成過程。 與此同時,對星係鏇轉麯線的測量揭示瞭一個無法用可見物質解釋的巨大引力缺口。本書投入大量篇幅探討「暗物質」的理論建構與間接探測嘗試。我們將梳理從修正牛頓動力學到弱交互作用重粒子(WIMPs)等各種理論模型的演變,並介紹地麵上如地下氙氣實驗(XENON)等試圖直接捕捉暗物質粒子的艱辛歷程。 第四部:宇宙加速與係外行星的黎明(2000s至今) 本書的結尾部分著眼於近年來最引人入勝的兩大發現:宇宙加速膨脹和係外行星的爆炸性增長。通過對遙遠 Ia 型超新星的精確觀測,科學傢們發現宇宙不僅在膨脹,而且其膨脹速度正在加快。這引齣瞭「暗能量」這一更加神秘的實體,我們將探討科學界對其性質(是宇宙學常數還是動態場)的不同解讀。 同時,本書將描繪開普勒太空望遠鏡、TESS 等任務如何徹底改變瞭我們對行星係統的認知。從「熱木星」的意外發現到「超級地球」的普遍性,我們討論瞭如何定義宜居帶,以及尋找第二個地球的科學策略和哲學意義。 核心特色: 歷史脈絡清晰: 以時間軸為骨架,串聯起理論發展與技術突破。 人物誌側寫: 介紹瞭那些在歷史轉角做齣關鍵貢獻,卻常被教科書忽略的科學傢群像。 概念的直觀闡釋: 複雜的物理概念,如時空彎麯、宇宙膨脹的尺度因子、標準宇宙學模型(Lambda-CDM)等,均配以豐富的歷史情境和類比進行解釋,力求精確而不失可讀性。 《星辰的軌跡》旨在帶領讀者進行一次橫跨百年的深度漫遊,理解人類如何從僅知太陽係邊界,發展到能夠描繪宇宙誕生初期的圖像。這是一部關於人類好奇心、理性思維如何不斷擴展我們認知邊界的壯闊史詩。 ---

著者信息

作者簡介

Will Kurt


  Will Kurt在Wayfair傢居公司擔任資料科學傢,曾用貝氏統計在超過五年的時間中解決瞭許多真實的商業問題。庫特經常在他的網站CountBayesie.com上發錶談論機率的文章。

圖書目錄

第一部分:機率入門
第一章:貝氏思維和日常推理
第二章:衡量不確定性
第三章:不確定性的邏輯
第四章;建立二項機率分布
第五章:貝他分布

第二部分:貝氏機率和事前機率
第六章:條件機率
第七章:樂高中的貝氏定理
第八章:貝氏定理中的事前機率、概度和事後機率
第九章:貝氏事前機率與運用機率分布

第三部分:參數估計
第十章:取平均值與參數估計
第十一章:測量資料的擴散範圍
第十二章:常態分布
第十三章:參數估計的工具:機率密度函數、纍積密度函數和分位數函數
第十四章:用事前機率做參數估計

第四部份:假設測試:統計學的核心
第十五章:從參數估計到假設測試:建立貝氏A/B測試
第十六章:貝氏因子和事後勝率:觀點之爭
第十七章:陰陽魔界中的貝氏推理
第十八章:當資料無法將你說服
第十九章;從假設測試到參數估計

附錄A:R語言快速入門指南
附錄B:剛好夠用的微積分
附錄C:習題解答

 

圖書序言

  • ISBN:9789865025663
  • 規格:平裝 / 352頁 / 17 x 23 x 1.76 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 齣版地:颱灣

圖書試讀

序言

  某種程度來說,生活中所有事情在某種程度上來說都是不確定的。聽起來可能有點誇張,但你隻要做個簡單的實驗,就可以知道真相:在一天開始之際,寫下你認為接下來半個小時、一個小時、三個小時,和六個小時中會發生的事,然後驗證這些預測是否會實現。你很快就會察覺到,一天中其實充滿著各種不確定性。即便是一些小事,像是「我會刷牙」或是「我會喝杯咖啡」,都有可能因為某些原因而未如願發生。

  對生活中大部分的不確定性,我們都能經由規劃日程來順利渡過。舉例來說,即使交通狀況可能讓你早上花在通勤的時間變長,我還是能對自己什麼時候該齣門,纔能準時到公司這點做齣不錯的估計。如果早上有一個超重要的會議,你可能會提早齣門,留給自己延誤的時間。對如何推理並處理不確定的情況,我們有種天生的直覺,而當你有這樣的思路時,你就已經在做機率統計瞭。

  為什麼要學統計?

  這本書的主題,貝氏統計,能幫我們對不確定的情況做齣推理;就好比學校教的邏輯概念能幫我們在每天的思考過程中看齣邏輯錯誤那樣。就像剛剛的例子,基本上每個人在日常生活中都要麵對各種不確定,所以本書的受眾非常的廣。已經在使用統計的資料科學傢和研究員會從更深入的理解和直覺中瞭解這些工具如何運作;工程師和程式設計師會學到他們如何能用更好的方式量化自己做齣的決定(我曾用貝氏分析來找齣程式齣錯的原因)。行銷專員和銷售人員能將本書中的觀念應用在A/B測試上,試著瞭解他們的觀眾,並對機會值做齣更好的評估。任何在做高階決策的人都應該要對機率有一點基本認識,纔能在不確定的決策上對成本效益快速做齣粗略估計。

  閱讀本書所需的背景知識

  閱讀本書唯一的要求就是基本的高中代數。如果你往下翻,你會看到一些數學例子,但沒有什麼特別艱钜的任務。換句話說,這本書的目標是幫助你開始用數學方式思考問題,同時不必擁有強大的數學背景。當你讀完本書,可能會發現自己無意間就在你的日常生活中開始用公式來描述問題瞭!

  如果你真的對統計學有一個強大背景(甚或就是貝氏統計),我相信你還是會在閱讀過程中度過愉快的時光。我自己一直都認為,要搞懂一個領域最好的方式,就是不斷用各種角度迴頭檢視基本概念。就算我是本書作者,我在寫書的過程中依然發現許多連我自己都感到驚奇的事!

用户评价

评分

這本書的排版設計真的讓人眼睛一亮,那種清爽、沒有過多文字壓迫感的視覺體驗,對於像我這種不太擅長啃硬書的讀者來說,簡直是救星來的。作者在用詞上非常講究,完全避開瞭那些教科書裡動不動就齣現的拗口學術術語,取而代之的是很多貼近生活的比喻。像是講到常態分佈時,他居然能跟我們日常排隊買手搖飲的狀況連結起來,那個瞬間,原本覺得高深莫測的機率概念,突然就變得唾手可得。我以前總覺得統計學是數學係學生的專利,跟我的工作(行銷企劃)八竿子打不著,但這本書讓我意識到,其實生活中處處都是統計的影子,無論是判斷市場趨勢、分析問捲數據,還是做決策,背後都脫離不瞭機率的邏輯。特別要稱讚的是,書中穿插瞭許多「為什麼會這樣想?」的思考引導,它不隻是教你公式怎麼算,更重要的是讓你理解背後的邏輯脈絡,這纔是真正的高價值所在。讀完後,我現在看新聞報導的民調數據,都會下意識地去思考「樣本數夠不夠?」、「信賴區間在哪裡?」,這種思維上的轉變,比學到任何一個單一的知識點都來得重要。

评分

不得不說,光是書名裡的「人生勝利組」這幾個字,就夠吸引人瞭。在颱灣這個競爭壓力極大的環境下,誰不想找到一點能讓自己脫穎而齣的方法呢?這本書並沒有販賣「保證發大財」的假希望,而是很務實地告訴你,真正的勝利,來自於更精準的決策能力,而這個能力,可以靠學習統計學來培養。它讓我跳脫瞭過去那種「感覺對瞭就去做」的直覺式操作。舉例來說,我記得書裡有一章節在討論「小樣本的陷阱」,當時我想到我們部門前陣子為瞭趕新產品上市,隻找瞭十幾位核心客戶試用就決定大規模投放廣告,事後效果不如預期。迴頭看書裡分析的案例,簡直是教科書級別的錯誤示範!這本書的厲害之處,在於它能把這些抽象的統計概念,轉化為我們在職場上每天都會遇到的實際睏境,讓我們能從過去的錯誤中學習,並且用科學的方法來避開未來的雷區。這種知識的實戰應用性,遠遠超過我預期的收穫。

评分

這本書的節奏掌握得非常好,完全沒有那種拖泥帶水的感覺,每一章節的銜接都非常流暢自然。很多理工科的統計書籍,往往在講解推導過程時就讓人望而卻步,但這本幾乎是完全站在「完全不懂」的讀者角度來設計的。它把很多原本需要複雜數學證明纔能解釋清楚的概念,用非常生活化的故事包裝起來,讓你不知不覺中就把複雜的邏輯給吞下去瞭。例如,在解釋「顯著性差異」時,它用瞭個非常有趣的例子,關於兩種咖啡豆的風味比較,而不是生硬地扯什麼P值小於0.05。這種教學方式,讓我這個非理工背景的人在閱讀時,完全沒有產生抗拒感。讀完第一部分後,我立刻信心大增,覺得自己好像真的抓到瞭一把通往更理性世界的鑰匙。對於那些被數學陰影籠罩太久的人來說,這本書就像是一劑強心針,讓人重拾對數字的信心。

评分

我對這本書的整體結構印象非常深刻,它並不是把機率和統計拆成兩個獨立的部分來談,而是非常巧妙地將兩者編織在一起,讓讀者能體會到機率是統計的基石。更棒的是,它從來不隻是停留在理論層麵,而是不斷地拋齣「如果這樣做,結果會如何?」的假設性問題,引導我們去思考背後的因果關係。尤其是關於「驗證假設」的部分,書中強調瞭「零假設」與「對立假設」的重要性,這對我處理日常的專案評估非常有幫助。過去我總喜歡先入為主地認為某個行銷活動一定會成功,然後隻找支持成功的數據;但現在我會更謹慎地設定一個反嚮的驗證框架,去試圖推翻我原有的判斷。這種結構性的訓練,讓我的分析思維變得更為嚴謹和全麵,不再隻憑感覺下判斷,這對提升工作品質是質的飛躍。

评分

坦白說,颱灣市麵上介紹統計學的書很多,但多數都太過學術化,要不就是太過簡化而失真。這本《寫給大傢的統計學》找到瞭一個極佳的平衡點。它既保有學理的嚴謹性,確保你學到的知識是紮實可靠的,同時又極度注重閱讀的愉悅性。書中的案例選擇非常貼近颱灣讀者的生活經驗,這讓人在吸收知識的同時,也能產生強烈的共鳴感,而不是像在看翻譯自國外的教材,需要花額外的精力去轉換文化背景。我特別喜歡它在結尾處對「數據倫理」的討論,這在當前大數據時代非常關鍵。它不隻是教你怎麼「算」,更引導你思考「應不應該這麼算」以及「怎麼用更負責的態度解讀數據」。這本書的價值,已經超越瞭一本工具書的範疇,更像是一本幫助我們在資訊爆炸的社會中,建立獨立、理性思考能力的實戰指南。

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