内容摘要:Python贝叶斯分析从实用和编程的角度解释了贝叶斯统计中的主要概念，并介绍了如何使用流行的PyMC3建立概率模型。读完本书，读者将掌握贝叶斯统计 model的实现、检验和扩展，从而
Python贝叶斯分析从实用和编程的角度解释了贝叶斯统计中的主要概念，并介绍了如何使用流行的PyMC3建立概率模型。读完本书，读者将掌握贝叶斯统计 model的实现、检验和扩展，从而提高解决一系列数据分析问题的能力，本书不要求读者有任何统计学基础，但要求读者有用Python编程的经验。
下载统计学免费在线阅读链接(小岛康誉博之)电子书网盘:抽取代码:GDKY书名:统计学是我的事豆瓣评分:8.0作者:贝叶斯推理英国数学家ThomasBayes17021761)用来描述两个条件概率之间的关系，如P(A|B)和P (b)。根据乘法定律，我们可以立即推导出:P(A∩B)P(A)*P(B|A)P(B)*P(A|B)。上面的公式也可以修改为:P(A|B)P(B|A)*P(A)/P(B)。托马斯·贝伊斯(17021763)是18世纪英国神学家、数学家、数学统计学家和哲学家，概率论的创始人，贝叶斯统计的创始人，第一个用数学概率“归纳”和“从特殊和样本中推断出整体”的人。
贝叶斯估计是在给定训练数据D的情况下，确定假设空间H中的最佳假设。最佳假设:一种方法是在已知数据D和h中不同假设的先验概率的情况下，将其定义为最可能的假设，贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法，该方法基于假设的先验概率、给定假设下观测不同数据的概率以及观测数据本身。贝叶斯，英国数学家。1702年出生于伦敦，他是一名牧师。
他于1763年4月7日去世。贝叶斯主要研究数学中的概率论。他首先把归纳推理应用到概率论的基础理论中，创立了贝叶斯统计的理论，在统计决策函数、统计推断、统计估计等方面做出了贡献。1763年，一篇关于这个主题的论文发表了，它在现代概率论和数理统计中起了重要作用。贝叶斯的另一部作品《机会理论导论》出版于1758年。概率论是一门逻辑严密、推理性强的数学分支。贝叶斯公式是概率论中的一个重要公式，贝叶斯采用的许多术语沿用至今。
Bayesian方法的基本思想是，无论你做出什么样的推论，都只能基于后验分布，即由后验分布决定(陈喜儒，1999)。贝叶斯方法是基于贝叶斯定理发展起来的系统解释和解决统计问题的方法(Kotz和吴希之，2000)。一个完整的完全贝叶斯分析包括数据分析、概率模型的构建、先验信息和效应函数的假设以及友情提示!!!!!赶紧检查下你采集的内容看有没有k站词终决策(Lindley，2000)。
魏源(1990)从认识论的角度阐述了贝叶斯辩证推理的思想。他认为贝叶斯公式包含着丰富的辩证思想:(1)贝叶斯公式不仅考虑主观概率，而且尊重客观信息。(2)贝叶斯公式动静结合，充分利用前人的知识和经验，符合认知的发展过程。(3)人类认识的过程是一个从实践到认识，再从认识到实践的循环。
4、贝叶斯定律贝叶斯定律:假设H最大的不同在于贝叶斯使用了先验信息，即在小数据的情况下，通过精确的先验信息可以得到精确的统计结果，可以在一定程度上摆脱观测数据量对统计结果的影响。而最大似然估计等经典统计方法完全依赖于观测数据，只有在数据量足够的情况下，才能得到接近事实的统计结果，比如通过最大似然估计抛硬币，需要数千次才能得到正反出现概率相等的结果。
