貝葉斯思維統(tǒng)計(jì)建模的Python學(xué)習(xí)法(中文版)pdf無水印【高清完整版】

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貝葉斯思維統(tǒng)計(jì)建模的Python學(xué)習(xí)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(lián)合概率 2

1.3 曲奇餅問題 2

1.4 貝葉斯定理 3

1.5 歷時(shí)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(tǒng)計(jì)計(jì)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(xí) 16

第3章 估計(jì) 17

3.1 骰子問題 17

3.2 火車頭問題 18

3.3 怎樣看待先驗(yàn)概率？ 20

3.4 其他先驗(yàn)概率 21

3.5 置信區(qū)間 23

3.6 累積分布函數(shù) 23

3.7 德軍坦克問題 24

3.8 討論 24

3.9 練習(xí) 25

第4章 估計(jì)進(jìn)階 27

4.1　歐元問題 27

4.2　后驗(yàn)概率的概述 28

4.3　先驗(yàn)概率的湮沒 29

4.4　優(yōu)化 31

4.5　Beta分布 32

4.6　討論 34

4.7　練習(xí) 34

第5章 勝率和加數(shù) 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(shù) 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(jià)格”問題 49

6.2 先驗(yàn)概率 50

6.3 概率密度函數(shù) 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(yōu)出價(jià) 57

6.9 討論 59

第7章 預(yù)測 61

7.1　波士頓棕熊隊(duì)問題 61

7.2　泊松過程 62

7.3　后驗(yàn) 63

7.4　進(jìn)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(xí) 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(shí)間 73

8.4　預(yù)測等待時(shí)間 75

8.5　估計(jì)到達(dá)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(xí) 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(xué) 87

9.4 似然度 88

9.5 聯(lián)合分布 89

9.6 條件分布 90

9.7 置信區(qū)間 91

9.8 討論 93

9.9 練習(xí) 94

第10章 貝葉斯近似計(jì)算 95

10.1 變異性假說 95

10.2 均值和標(biāo)準(zhǔn)差 96

10.3 更新 98

10.4 CV的后驗(yàn)分布 98

10.5 數(shù)據(jù)下溢 99

10.6 對數(shù)似然 100

10.7 一個(gè)小的優(yōu)化 101

10.8 ABC（近似貝葉斯計(jì)算） 102

10.9 估計(jì)的可靠性 104

10.10 誰的變異性更大？ 105

10.11 討論 107

10.12 練習(xí) 108

第11章 假設(shè)檢驗(yàn) 109

11.1 回到歐元問題 109

11.2 來一個(gè)公平的對比 110

11.3 三角前驗(yàn) 111

11.4 討論 112

11.5 練習(xí) 113

第12章 證據(jù) 115

12.1 解讀SAT成績 115

12.2 比例得分SAT 115

12.3 先驗(yàn) 116

12.4 后驗(yàn) 117

12.5 一個(gè)更好的模型 119

12.6 校準(zhǔn) 121

12.7 效率的后驗(yàn)分布 122

12.8 預(yù)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(gè)簡化模型 128

13.3 更普遍的模型 130

13.4 實(shí)現(xiàn) 131

13.5 緩存聯(lián)合分布 132

13.6 條件分布 133

13.7 序列相關(guān)性 135

13.8 討論 138

第14章 層次化模型 139

14.1 蓋革計(jì)數(shù)器問題 139

14.2 從簡單的開始 140

14.3 分層模型 141

14.4 一個(gè)小優(yōu)化 142

14.5 抽取后驗(yàn) 142

14.6 討論 144

14.7 練習(xí) 144

第15章 處理多維問題 145

15.1 臍部細(xì)菌 145

15.2 獅子，老虎和熊 145

15.3 分層版本 148

15.4 隨機(jī)抽樣 149

15.5 優(yōu)化 150

15.6 堆疊的層次結(jié)構(gòu) 151

15.7 另一個(gè)問題 153

15.8 還有工作要做 154

15.9 肚臍數(shù)據(jù) 156

15.10 預(yù)測分布 158

15.11 聯(lián)合后驗(yàn) 161

15.12 覆蓋 162

15.13 討論 164

貝葉斯思維統(tǒng)計(jì)建模的Python學(xué)習(xí)法(中文版)內(nèi)容簡介

該書研究數(shù)據(jù)主要來源于美國全國家庭成長調(diào)查(NSFG)與行為風(fēng)險(xiǎn)因素監(jiān)測系統(tǒng)(BRFSS)，數(shù)據(jù)源及解決方案的相關(guān)代碼全部開放，具體章節(jié)列出了大量學(xué)習(xí)和進(jìn)階資料，方便讀者參考。

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