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第3讲 根据主观数字也可以进行推理
第3讲 根据主观数字也可以进行推理 3-1 推测送巧克力的女同事的心意 第3讲 根据主观数字也可以进行推理 疑惑时分的“理由不充分原理” 3-1 推测送巧克力的女同事的心意 本讲之前所阐述的贝叶斯推理的顺序为： （先验概率）→（条件概率）→（通过观察获取信息）→（后验概率） 第1讲和第2讲中，在设定最初的先验概率时，是以客观数据作为参考的。... -
3-2 主观上设定你是否是“真命天子”的“先验概率”
3-2 主观上设定你是否是“真命天子”的“先验概率” 3-2 主观上设定你是否是“真命天子”的“先验概率” 按上节所述，这一事例的特殊性在于，通过客观统计数据无法获得先验概率。先验概率 的概念在第一讲中曾涉及，是指：事前能够判断的各个类别的相应概率。 在这个案例中，有两种类别：一种是“把你视为最喜欢的人”，另一种是“没有把你列入考虑范围之内”。以下，简... -
8-2 “极大似然原理”被运用到众多学科当中
8-2 “极大似然原理”被运用到众多学科当中 8-2 “极大似然原理”被运用到众多学科当中 标准统计学与贝叶斯统计学的共通之处，在于一种被称为“极大似然原理”的思考方式。 简单来说，“极大似然原理”的含义就是：世界上正在事件，之所以发生，是因为它发生的概率大。 例如，假设引起X 象和Y现象的原因，有A和B两种。假设在A原因的情况下，X 现象发生的... -
第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布”
第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布” 20-1 统计学的主角——“正态分布” 第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布” 20-1 统计学的主角——“正态分布” 在统计学中，最常用的是被称为“正态分布”的连续型概率分布。在标准统计学（内曼－皮尔逊统计学）中如此，在贝叶斯统计学中亦是如此。 正态分布之所以应用如此广泛的原因，主... -
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2.1 终身学习 我的脑海中总会浮现一幅我不停学习的画面，画面中的我虽然已经满头白发，却依然深深迷恋着设计，并依然在学习新的东西，以使自己保持良好的设计活力。 设计师是幸运的：我们为生计而学习。做一个终身学习的人不仅让我们自身受益，而且对于我们能否服务好我们的客户来说也极为关键。 假设你正在为一家癌症慈善机构做品牌形象设计的项目。为了能设计出最好的作... -
0-5 附带简单的填空练习题，适合自学
0-5 附带简单的填空练习题，适合自学 0-5 附带简单的填空练习题，适合自学 本书沿袭之前出版的《完全自学 统计学入门》（钻石社）的编写方法，用最详尽的语言解释说明，并在每一讲之后设置简单的填空练习题。学习数学的最佳方法是做一些简单的练习题。本书中收录的练习题并非应用题的形式，而是用来对讲义内容进行巩固的，希望各位读者认真练习，加深理解。 读完这本... -
第5讲·小结
第5讲·小结 第5讲·小结 1．逻辑性推理（自然演绎）是由逻辑学演绎法经过严密推导得出的结论。 2．在已知的事实中如果存在不确定的部分，则需要概率推理。 3．概率推理一般会得出“大概是**”这样的结论。 4．概率推理包括标准统计学推理和贝叶斯推理两种方法。 5．标准统计推理是在一定风险上以“是**”这样的形式将结论集中到一点。 6．贝叶斯推理... -
第6讲·小结
第6讲·小结 第6讲·小结 1．标准的概率推论是根据内曼-皮尔逊统计学产生的。 2．首先，设定解消假设与对立假设。 3．设定显著水平α。通常α＝0.05或α＝0.01。 4．关注在解消假设的条件下，只有在显著水平α以下才能观察到的现象X。 5．如果观察到现象X ，则抛弃解消假设，选择对立假设。 6．如果未能观察到现象X ，则选择解消假设。 ... -
第8讲 贝叶斯推理的基础：极大似然原理
第8讲 贝叶斯推理的基础：极大似然原理 8-1 贝叶斯统计学与内曼－皮尔逊统计学的共通点 第8讲 贝叶斯推理的基础：极大似然原理 贝叶斯统计学与内曼－皮尔逊统计学的衔接点 8-1 贝叶斯统计学与内曼－皮尔逊统计学的共通点 在第5讲与第8讲中，已经对比了标准统计学（内曼－皮尔逊统计学）与贝叶斯统计学在思考方式、逻辑等方面的不同之处。由此可知，这两... -
17-6 α＝2，β＝2的例子
17-6 α＝2，β＝2的例子 17-6 α＝2，β＝2的例子 17-2中已经讲过，当α＝2、β＝2时，贝塔分布为以下二次函数： y＝（常数）×x （1-x ） （0≤x ≤1） …（5） 如图表17-5 所示，图像为抛物线（二次函数图像）的一部分。在概率分布图中，由于概率通过面积来表示，故所有事件的概率p（0≤x ≤1）与抛物线和x 轴围成的图形...