更新时间：2022-07-15 15:12:53
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献词
前言
为什么要学习统计学
什么是贝叶斯统计
本书内容
需要的背景知识
开始探索之旅
致谢
第一部分 概率导论
第1章 贝叶斯思维和日常推理
1.1 对奇怪经历的推理
1.2 收集更多的数据以更新信念
1.3 对比假设
1.4 数据影响信念，信念不应该影响数据
1.5 小结
1.6 练习
第2章 度量不确定性
2.1 概率是什么
2.2 通过对事件结果计数来计算概率
2.3 通过信念的比值来计算概率
2.4 小结
2.5 练习
第3章 不确定性的逻辑
3.1 用AND组合概率
3.2 用OR组合概率
3.3 小结
3.4 练习
第4章 创建二项分布
4.1 二项分布的结构
4.2 理解并抽象出问题的细节
4.3 用二项式系数计算结果数量
4.4 示例：扭蛋游戏
4.5 小结
4.6 练习
第5章 β分布
5.1 一个奇怪的场景：获取数据
5.2 分布
5.3 逆向解构扭蛋游戏
5.4 小结
5.5 练习
第二部分 贝叶斯概率和先验概率
第6章 条件概率
6.1 条件概率
6.2 逆概率和贝叶斯定理
6.3 贝叶斯定理
6.4 小结
6.5 练习
第7章 贝叶斯定理和乐高积木
7.1 直观地计算条件概率
7.2 通过数学计算来证明
7.3 小结
7.4 练习
第8章 贝叶斯定理的先验概率、似然和后验概率
8.1 贝叶斯定理三要素
8.2 调查犯罪现场
8.3 考虑备择假设
8.4 比较非归一化的后验概率
8.5 小结
8.6 练习
第9章 贝叶斯先验概率和概率分布
9.1 C-3PO对小行星带的疑问
9.2 确定C-3PO的信念
9.3 汉·索罗厉害的原因
9.4 用后验概率制造悬念
9.5 小结
9.6 练习
第三部分 参数估计
第10章 均值法和参数估计介绍
10.1 估计降雪量
10.2 测量中的均值与总结性的均值
10.3 小结
10.4 练习
第11章 度量数据的离散程度
11.1 往井里扔硬币
11.2 求平均绝对偏差
11.3 求方差
11.4 求标准差
11.5 小结
11.6 练习
第12章 正态分布
12.1 度量引火线燃烧时间
12.2 正态分布
12.3 解决引火线问题
12.4 一个技巧
12.5 “N西格玛”事件
12.6 β分布和正态分布
12.7 小结
12.8 练习
第13章 参数估计工具：PDF、CDF和分位函数
13.1 估计邮件列表的转化率
13.2 PDF
13.3 CDF
13.4 分位函数
13.5 小结
13.6 练习
第14章 有先验概率的参数估计
14.1 预测电子邮件的转化率
