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第一部分:機率入門 第一章:貝氏思維和日常推理 第二章:衡量不確定性 第三章:不確定性的邏輯 第四章;建立二項機率分布 第五章:貝他分布 第二部分:貝氏機率和事前機率 第六章:條件機率 第七章:樂高中的貝氏定理 第八章:貝氏定理中的事前機率、概度和事後機率 第九章:貝氏事前機率與運用機率分布 第三部分:參數估計 第十章:取平均值與參數估計 第十一章:測量資料的擴散範圍 第十二章:常態分布 第十三章:參數估計的工具:機率密度函數、累積密度函數和分位數函數 第十四章:用事前機率做參數估計 第四部份:假設測試:統計學的核心 第十五章:從參數估計到假設測試:建立貝氏A/B測試 第十六章:貝氏因子和事後勝率:觀點之爭 第十七章:陰陽魔界中的貝氏推理 第十八章:當資料無法將你說服 第十九章;從假設測試到參數估計 附錄A:R語言快速入門指南 附錄B:剛好夠用的微積分 附錄C:習題解答
作者簡介 Will Kurt Will Kurt在Wayfair家居公司擔任資料科學家,曾用貝氏統計在超過五年的時間中解決了許多真實的商業問題。庫特經常在他的網站CountBayesie.com上發表談論機率的文章。
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