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贝叶斯思维:统计建模的Python学习法

Python代码及阅读笔记

  1. 贝叶斯定理 贝叶斯统计方法的基础(曲奇饼问题,M&M豆问题,Monty Hall难题)
  2. 统计计算 介绍Suite类及贝叶斯基本框架(曲奇饼问题,Monty Hall难题,M&M豆问题)
  3. 估计 通过先验及似然估计各个假设的概率(火车头问题,德军坦克问题)
  4. 估计进阶 比较不同先验处理同一个问题(欧元问题)
  5. 胜率和加数概率分布的运算操作(奥利弗的血迹)
  6. 决策分析将后验概率带入后续分析而进行模型决策(“正确的价格”问题)
  7. 预测反复迭代建模,不断修正错误(波士顿棕熊队问题)
  8. 观察者的偏差经常出现的观察者偏差问题(红线问题)

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