贝叶斯思维：统计建模的PYTHON学习法.pdf

立即下载 作者: v-star*위위
上传时间: 2025-03-18
关键词: 概率 讨论 贝叶斯 分布 先验 定理 加数 估计 M豆 Hall
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目录
第1章 贝叶斯定理
1.1 条件概率
1.2 联合概率
1.3 曲奇饼问题
1.4 贝叶斯定理
1.5 历时诠释
1.6 M＆M豆问题
1.7 Monty Hall难题
1.8 讨论
第2章 统计计算
2.1 分布
2.2 曲奇饼问题
2.3 贝叶斯框架
2.4 Monty Hall难题
2.5 封装框架
2.6 M＆M豆问题
2.7 讨论
2.8 练习
第3章 估计
3.1 骰子问题
3.2 火车头问题
3.3 怎样看待先验概率？
3.4 其他先验概率
3.5 置信区间
3.6 累积分布函数
3.7 德军坦克问题
3.8 讨论
3.9 练习
第4章 估计进阶
4.1 欧元问题
4.2 后验概率的概述
4.3 先验概率的湮没
4.4 优化
4.5 Beta分布
4.6 讨论
4.7 练习
第5章 胜率和加数
5.1 胜率
5.2 贝叶斯定理的胜率形式
5.3 奥利弗的血迹
5.4 加数
5.5 最大化
5.6 混合分布
5.7 讨论
第6章 决策分析
6.1 “正确的价格”问题
6.2 先验概率
6.3 概率密度函数
6.4 PDF的表示
6.5 选手建模
6.6 似然度
6.7 更新
6.8 最优出价
6.9 讨论
第7章 预测
7.1 波士顿棕熊队问题
7.2 泊松过程
7.3 后验
7.4 进球分布
7.5 获胜的概率
7.6 突然死亡法则
7.7 讨论
7.8 练习
第8章 观察者的偏差
8.1 红线问题
8
目录
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