貝葉斯思維統計建模的Python學習法(中文版)pdf無水印【高清完整版】

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貝葉斯思維統計建模的Python學習法(中文版)目錄

第1章 貝葉斯定理 1

1.1 條件概率 1

1.2 聯合概率 2

1.3 曲奇餅問題 2

1.4 貝葉斯定理 3

1.5 歷時詮釋 4

1.6 M&M豆問題 5

1.7 Monty Hall難題 6

1.8 討論 8

第2章 統計計算 9

2.1 分布 9

2.2 曲奇餅問題 10

2.3 貝葉斯框架 11

2.4 Monty Hall難題 12

2.5 封裝框架 13

2.6 M&M豆問題 14

2.7 討論 15

2.8 練習 16

第3章 估計 17

3.1 骰子問題 17

3.2 火車頭問題 18

3.3 怎樣看待先驗概率？ 20

3.4 其他先驗概率 21

3.5 置信區間 23

3.6 累積分布函數 23

3.7 德軍坦克問題 24

3.8 討論 24

3.9 練習 25

第4章 估計進階 27

4.1　歐元問題 27

4.2　后驗概率的概述 28

4.3　先驗概率的湮沒 29

4.4　優化 31

4.5　Beta分布 32

4.6　討論 34

4.7　練習 34

第5章 勝率和加數 37

5.1 勝率 37

5.2 貝葉斯定理的勝率形式 38

5.3 奧利弗的血跡 39

5.4 加數 40

5.5 最大化 42

5.6 混合分布 45

5.7 討論 47

第6章 決策分析 49

6.1 “正確的價格”問題 49

6.2 先驗概率 50

6.3 概率密度函數 50

6.4 PDF的表示 51

6.5 選手建模 53

6.6 似然度 55

6.7 更新 55

6.8 最優出價 57

6.9 討論 59

第7章 預測 61

7.1　波士頓棕熊隊問題 61

7.2　泊松過程 62

7.3　后驗 63

7.4　進球分布 64

7.5　獲勝的概率 66

7.6　突然死亡法則 66

7.7　討論 68

7.8　練習 69

第8章 觀察者的偏差 71

8.1　紅線問題 71

8.2　模型 71

8.3　等待時間 73

8.4　預測等待時間 75

8.5　估計到達率 78

8.6　消除不確定性 80

8.7　決策分析 81

8.8　討論 83

8.9　練習 84

第9章 二維問題 85

9.1 彩彈 85

9.2 Suite對象 85

9.3 三角學 87

9.4 似然度 88

9.5 聯合分布 89

9.6 條件分布 90

9.7 置信區間 91

9.8 討論 93

9.9 練習 94

第10章 貝葉斯近似計算 95

10.1 變異性假說 95

10.2 均值和標準差 96

10.3 更新 98

10.4 CV的后驗分布 98

10.5 數據下溢 99

10.6 對數似然 100

10.7 一個小的優化 101

10.8 ABC（近似貝葉斯計算） 102

10.9 估計的可靠性 104

10.10 誰的變異性更大？ 105

10.11 討論 107

10.12 練習 108

第11章 假設檢驗 109

11.1 回到歐元問題 109

11.2 來一個公平的對比 110

11.3 三角前驗 111

11.4 討論 112

11.5 練習 113

第12章 證據 115

12.1 解讀SAT成績 115

12.2 比例得分SAT 115

12.3 先驗 116

12.4 后驗 117

12.5 一個更好的模型 119

12.6 校準 121

12.7 效率的后驗分布 122

12.8 預測分布 123

12.9 討論 124

第13章 模擬 127

13.1 腎腫瘤的問題 127

13.2 一個簡化模型 128

13.3 更普遍的模型 130

13.4 實現 131

13.5 緩存聯合分布 132

13.6 條件分布 133

13.7 序列相關性 135

13.8 討論 138

第14章 層次化模型 139

14.1 蓋革計數器問題 139

14.2 從簡單的開始 140

14.3 分層模型 141

14.4 一個小優化 142

14.5 抽取后驗 142

14.6 討論 144

14.7 練習 144

第15章 處理多維問題 145

15.1 臍部細菌 145

15.2 獅子，老虎和熊 145

15.3 分層版本 148

15.4 隨機抽樣 149

15.5 優化 150

15.6 堆疊的層次結構 151

15.7 另一個問題 153

15.8 還有工作要做 154

15.9 肚臍數據 156

15.10 預測分布 158

15.11 聯合后驗 161

15.12 覆蓋 162

15.13 討論 164

貝葉斯思維統計建模的Python學習法(中文版)內容簡介

該書研究數據主要來源于美國全國家庭成長調查(NSFG)與行為風險因素監測系統(BRFSS)，數據源及解決方案的相關代碼全部開放，具體章節列出了大量學習和進階資料，方便讀者參考。

該書面向廣大程序員和計算機專業的學生。

該書是一本以全新視角講解概率統計的入門圖書。拋開經典的數學分析，Downey手把手教你用編程理解統計學。概率、分布、假設檢驗、貝葉斯估計、相關性等，每個主題都充滿趣味性，經編程解釋后變得更為清晰易懂。

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