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用一个定理，更好地应对所有的不确定！ • 店家声称“捞鸭子中大奖”游戏的中奖率是50%，而你捞了20只橡皮鸭才中奖。是店家撒谎了吗？ • 有没有人告诉过你，用几块乐高积木就能直观理解贝叶斯定理？ • 在《星球大战》中，即使被告知成功穿越小行星带的概率很低，为什么汉·索罗还要勇往向前？ • 半夜从梦中惊醒后，你发现窗外有一道亮光和一个碟形物体。请问那是UFO的概率有多大？ • 你和朋友约好在一家较远的咖啡店见面。为了准时赴约，你是应该坐地铁还是坐公交车？ • 你怀疑自己得了某种罕见病。与其熬夜上网查资料，能不能用贝叶斯定理让自己安心？ 本书用十余个趣味十足、脑洞大开的例子，将贝叶斯统计的原理和用途娓娓道来。你将从直觉出发，自然而然地习得数学思维。读完本书，你会发现自己开始从概率角度思考每一个问题，并能坦然面对不确定性，做出更好的决策。

前言 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 β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 14.2 在更大的背景下考虑先验 14.3 作为量化经验方法的先验 14.4 什么都不知道时，是否有合理的先验可供使用 14.5 小结 14.6 练习 第四部分 假设检验：统计的核心 第15章 从参数估计到假设检验：构建贝叶斯A/B测试 15.1 构建贝叶斯A/B测试 15.2 蒙特卡罗模拟 15.3 小结 15.4 练习 第16章 贝叶斯因子和后验胜率简介：思想的竞争 16.1 重温贝叶斯定理 16.2 利用后验概率比构建假设检验 16.3 小结 16.4 练习 第17章 电视剧中的贝叶斯推理 17.1 场景描述 17.2 用贝叶斯因子理解“神秘预言家” 17.3 发展自己的超级能力 17.4 小结 17.5 练习 第18章 当数据无法让你信服时 18.1 有超能力的朋友掷骰子 18.2 与亲戚和阴谋论者争论 18.3 小结 18.4 练习 第19章 从假设检验到参数估计 19.1 嘉年华游戏真的公平吗 19.2 构建概率分布 19.3 从贝叶斯因子到参数估计 19.4 小结 19.5 练习 附录A R语言快速入门 A.1 R和RStudio A.2 创建R脚本 A.3 R语言的基本概念 A.4 函数 A.5 随机抽样 A.6 自定义函数 A.7 绘制基本图形 A.8 练习：模拟股票价格 A.9 小结 附录B 必要的微积分知识 B.1 函数 B.2 微积分基本定理 附录C 练习答案

威尔·库尔特（Will Kurt） 经验丰富的数据科学家，拥有十多年的贝叶斯统计学科研经验，相关博客 Count Bayesie 广受欢迎。

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