Bayesian Statistics the Fun Way

出版者:No Starch Press

作者:Will Kurt

页数:268

出版时间:2019-7-3

价格:GBP 24.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781593279561

具体描述

Fun guide to learning Bayesian statistics and probability through unusual and illustrative examples.

Probability and statistics are increasingly important in a huge range of professions. But many people use data in ways they don't even understand, meaning they aren't getting the most from it. Bayesian Statistics the Fun Way will change that.

This book will give you a complete understanding of Bayesian statistics through simple explanations and un-boring examples. Find out the probability of UFOs landing in your garden, how likely Han Solo is to survive a flight through an asteroid shower, how to win an argument about conspiracy theories, and whether a burglary really was a burglary, to name a few examples.

By using these off-the-beaten-track examples, the author actually makes learning statistics fun. And you'll learn real skills, like how to:

- How to measure your own level of uncertainty in a conclusion or belief

- Calculate Bayes theorem and understand what it's useful for

- Find the posterior, likelihood, and prior to check the accuracy of your conclusions

- Calculate distributions to see the range of your data

- Compare hypotheses and draw reliable conclusions from them

Next time you find yourself with a sheaf of survey results and no idea what to do with them, turn to Bayesian Statistics the Fun Way to get

作者简介

Will Kurt currently works as a Senior Data Scientist at Bombora, and has been using Bayesian statistics to solve real business problems for over half a decade. He frequently blogs about probability on his website, CountBayesie.com. Will is the author of Get Programming with Haskell (Manning Publications) and lives in Reno, Nevada.

目录信息

Table of contents
Introduction
Part 1: Introduction to Probability
Chapter 1: What Do You Believe and How Do You Change it?
Chapter 2: Measuring Uncertainty
Chapter 3: The Logic of Uncertainty
Chapter 4: Probability Distributions 1
Chapter 5: Probability Distributions 2
Part 2: Bayesian Probability and Prior Probabilities
Chapter 6: Conditional Probability
Chapter 7: Bayes' Theorem with LEGO
Chapter 8: Posterior, Likelihood, and Prior
Chapter 9: Working with Prior Probability Distributions
Part 3: Parameter Estimation
Chapter 10: Intro to Parameter Estimation
Chapter 11: Measuring the Spread of Data
Chapter 12: Normal Distribution and Confidence
Chapter 13: Tools of Parameter Estimation
Chapter 14: Parameter Estimation with Priors
Part 4: Hypothesis Testing: The Heart of Statistics
Chapter 15: From Parameter Estimation to Hypothesis Testing
Chapter 16: Comparing Hypotheses with Bayes Factor
Chapter 17: Bayesian Reasoning in the Twilight Zone
Chapter 18: When Data Doesn't Convince You
Chapter 19: From Hypothesis Testing to Parameter Estimation
Appendix A: A Crash Course in R
Appendix B: Enough Calculus to Get By
Appendix C: Answers to Exercises
· · · · · · (收起)

用户评价

我必须承认，当我拿起这本书时，内心充满了怀疑。毕竟，“有趣”和“贝叶斯统计”这两个词在我大脑中几乎是互相排斥的。然而，这本书的叙事节奏和结构设计着实令人称道。它不是那种堆砌大量数学符号的入门书，而更像是一部带着读者逐步深入的侦探小说。每一个章节都像是在解开一个新的谜团，引导你从一个简单的观察出发，通过严谨的逻辑推理，最终到达一个更深刻的结论。作者在解释最大似然估计和贝叶斯推理的根本差异时，采取了一种非常巧妙的对比手法，让我立刻明白了为什么我们需要贝叶斯框架。这种对比不是为了贬低传统方法，而是为了突出贝叶斯方法在处理不确定性和信息更新上的优雅之处。阅读过程中，我多次停下来，不是因为我不明白，而是因为那种“啊哈！”的顿悟感让我忍不住回味。它挑战了我过去对统计建模的固有观念，让我开始用一种更灵活、更迭代的方式看待数据分析。

这本书简直是为那些觉得统计学枯燥乏味的人量身定制的！我之前对贝叶斯方法完全是一头雾水，感觉它就像一个黑盒子，充满了复杂的公式和抽象的概念。然而，作者用一种近乎讲故事的方式，把那些原本高冷的统计理论掰开了揉碎了讲清楚。读起来完全没有压力，就像在听一个学识渊博的朋友在耐心为你讲解一样。它没有那种教科书式的死板和说教，而是充满了生活化的例子和直观的解释。特别是对于如何理解先验概率和后验概率，这本书给出了我从未在其他地方见过的清晰阐述。很多时候，我们学习知识只是为了应试，但这本书的目标显然是让你真正“理解”贝叶斯思维的精髓。它成功地将一门看似晦涩的学科，转化成了一场充满乐趣的探索之旅。我尤其欣赏作者在处理数学推导时的克制，只在必要的地方引入，并且总是紧密联系实际应用，让人感觉每一步的逻辑都是顺理成章、水到渠成的。对于初学者来说，这无疑是一剂强心针，让你不再畏惧这个领域。

这本书的排版和设计也为它的“有趣”增色不少。它避免了传统统计书籍那种密密麻麻、毫无生气的文字块。取而代之的是大量的图示、流程图，甚至是一些非常贴合当代文化的类比。这使得即使是那些复杂的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）模拟过程，在书中也变得可以“可视化”和“感受”到了。我特别喜欢作者处理“模型选择”和“参数估计”时那种务实的态度。它没有陷入无休止的理论辩论，而是直接告诉读者在实际项目中，我们应该如何权衡模型的复杂性和解释性。对我来说，这本书的价值不仅在于传授了知识，更在于培养了一种解决实际问题的思维模式。它教会我如何带着批判性的眼光去看待每一个统计结果，理解其背后的假设和局限。这种从理论到实践的无缝衔接，是很多教材所欠缺的。

这本书真正的高明之处在于它对“直觉”的培养，而不是单纯的公式记忆。很多统计教材会让你记住某个公式，然后套用它。但这本书的核心在于构建一个直觉的“脚手架”。比如，在讨论共轭先验时，作者没有仅仅罗列那些复杂的概率分布函数，而是通过一个场景，比如抛硬币的例子，让你深刻理解为什么选择Beta分布作为先验是如此自然和高效。它让你感觉，如果你是一个理性的决策者，你就“应该”会选择这样的建模方式。这种将统计学人性化的努力，极大地降低了读者的认知负荷。我感觉自己不再是单纯地在阅读一本技术书籍，而是在与一位经验丰富的导师进行深入的思维碰撞。对于那些希望将贝叶斯方法应用于机器学习、金融建模或任何需要量化不确定性的领域的人来说，这本书提供的基础认知框架是极其稳固且富有启发性的。

我通常对那些自称“轻松易懂”的技术书籍持保留态度，因为很多时候它们只是牺牲了深度来换取表面的易读性。但《[书名]》成功地在两者之间找到了一个极佳的平衡点。它在保持学术严谨性的同时，确保了阅读过程的愉悦度。书中对概率思维的强调，让我对日常生活中充斥的概率判断和谬误有了全新的认识。它不仅是一本统计学的书，更像是一本关于如何更理性地理解世界和做出决策的书籍。特别是关于如何将先验知识以一种量化的方式融入分析过程，书中给出的指导非常具有操作性。它鼓励读者不要害怕承认自己“不知道”，而是要系统地利用已有的信息来指导下一步的探索。这种开放和进取的学习态度，正是现代数据科学所需要的核心素养。阅读完毕后，我感觉自己对数据的信心和处理复杂问题的能力都得到了显著的提升。

3.5。基本上是本数学书，讲贝叶斯的基本概念。

一个原本是英语专业的统计学家把复杂的数学问题解释的小白也能读懂，而且是有意思、有深度的读懂。强力推荐想理解贝叶斯统计在现实中的强大应用的同学们。

一个原本是英语专业的统计学家把复杂的数学问题解释的小白也能读懂，而且是有意思、有深度的读懂。强力推荐想理解贝叶斯统计在现实中的强大应用的同学们。

3.5。基本上是本数学书，讲贝叶斯的基本概念。

3.5。基本上是本数学书，讲贝叶斯的基本概念。