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按图形证据回看统计直觉、概率分布、条件关系与生活案例。
封面
封面强调这不是艰深数理统计教材，而是从生活判断切入的极简统计学入口。
第0讲 这本书怎么带你进入贝叶斯统计 图版 01
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1-2 第一步：通过经验设定“先验概率”
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1-1 先验分布：分割长方形
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1-2 关于“向店员询问”这一行为的条件概率
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1-3 四种互不相同的可能性
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1-4 四种互不相同的可能性各自所对应的概率
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1-5 信息导致可能性受到限制
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1-6 因某种可能性消失而导致的概率变化
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1-7“不询问”的可能性消失
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1-8 恢复标准化条件，计算后验概率
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1-9 关于顾客类别的贝叶斯推理过程
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1-10 有关顾客类别的贝叶斯更新
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2-1 根据癌症罹患率得出的先验分布
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2-3 四种互不相同的可能性
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2-4 四种互不相同的可能性各自的概率
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2-5 计算罹患癌症的“贝叶斯逆概率”
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2-6 根据标准化条件，计算后验概率
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2-7 罹患癌症概率的贝叶斯推理过程
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2-8 关于癌症检查的贝叶斯更新
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一涉及人的内心的问题进行数值化
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3-1 理由不充分原理的先验分布
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3-3 四种互不相同的可能性的概率
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3-4 信息限定了可能性
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3-5 贝叶斯推理的过程总结
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3-6“真命天子”“无关路人”的贝叶斯推理过程
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3-7 关于女同事心情的贝叶斯更新
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第4讲 用“概率的概率”扩展推理 图版 01
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4-1 根据理由不充分原理设置的先验概率
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4-3 六种互不相同的可能性
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4-4 六种互不相同的可能性各自的概率
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4-5 根据信息限定可能性
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4-6 关于该夫妇类别的贝叶斯推理过程
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4-7 关于该夫妇类别的贝叶斯更新
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4-8 计算类别的平均值
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5-3 逻辑推理的过程
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5-4 概率推理的过程
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7-1 根据理由不充分原理设定的先验分布情况
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7-2 条件概率的设定
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7-3 计算四种可能性的概率
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7-3 贝叶斯推理无论在何种条件下，都能得出一个暂时的结果
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7-5 从逻辑性观点出发，看贝叶斯推理的过程
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7-4 两种可能性的消失
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8-1 概率L的数值
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在C帘后面停有轿车的概率比A帘大
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9-3 悖论② 三个囚犯的问题
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三个囚犯的问题
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9-1 根据理由不充分原理得到的先验分布
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9-2 条件概率的设定
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9-3 排除不可能发生的情况
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9-4 条件概率的设定
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9-5 排除不可能发生的情况
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10-1 将两个试验结合起来
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10-2 独立试验的面积
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＝抛硬币的结果之一的概率×掷骰子的结果之一的概率
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10-3 两个独立试验组合而成的直积试验
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11-1 理由不充分原理的先验概率
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11-3 4种互不相同的可能性
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11-4 可能性被限定为两种
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11-5 扫描前与扫描后
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11-7 附带链接的条件概率
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11-8 8种互不相同的可能性
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11-9 扫描之后只剩下两种可能性
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11-10 扫描之前与扫描两次之后
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12-1 依据两条信息进行贝叶斯推理
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12-2 依据从信息①中得到的信息进行贝叶斯推理
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12-3 把从信息①得出的后验概率，设定为先验概率
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12-3 通过信息②进行贝叶斯更新
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12-5 依据两条信息进行修改的结果和逐步修改的结果一致的原因
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12-5 依据两条信息进行修改的结果和逐步修改的结果一致的原因
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12-6 序贯理性
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13-1 信息越多，推理结果就越精确
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13-3 第二次取出的也是黑球的情况下的推理
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13-3 第二次取出的也是黑球情况下的推理
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这样的阶段性的推理结果
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13-4 两次均取出黑球情况下的推理
这张图版来自《第13讲 信息越多，推理越精确》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
13-5 第二次取出的是白球情况下的推理
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13-6 两次均取出黑球情况下的推理
这张图版来自《第13讲 信息越多，推理越精确》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
13-7 通过信息推测结果会倾向于哪边
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13-8 第n＋1次为黑球时的变化
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13-8 第n＋1次为黑球时的变化
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13-9 观察到黑球的次数＆后验概率＆发生的可能性
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因此，在分配概率时，可以先自然地对基本事件的概率进行以下设定
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14-3 概率与面积的性质相同
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14-3 概率与面积的性质相同
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14-1 概率模型即为面积图
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14-2 概率的加法法则
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14-3 根据癌症罹患率得到的先验分布
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14-4 某对夫妇生的第一胎为女孩的概率的先验分布
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14-4 某对夫妇生的第一胎为女孩的概率的先验分布
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14-5 抛硬币和掷骰子的直积试验
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14-6 直积空间中原本的试验事件
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根据右边的乘法对左边的概率进行定义
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恰好与（仅仅）抛硬币的概率保持了整合性
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恰好与（仅仅）抛硬币的概率保持了整合性
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“条件概率”
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15-1 条件概率的思维方式
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在没有获得信息F的时候，E的概率为
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在没有获得信息F的时候，E的概率为
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在没有获得信息F的时候，E的概率为
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15-2 条件概率的设定
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15-3 A＆黑球，是事件“A”和事件“黑球”的重叠部分
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“贝叶斯公式”
这张图版来自《第15讲 条件概率是更新的语法》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
“贝叶斯公式”
这张图版来自《第15讲 条件概率是更新的语法》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
15-4 贝叶斯逆概率的公式
这张图版来自《第15讲 条件概率是更新的语法》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
由此又可以得到以下公式
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由此又可以得到以下公式
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正面的概率p（{正面}）＝
这张图版来自《第16讲 用概率分布图进入通用推理》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
正面的概率p（{正面}）＝
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用面积图来描述抛硬币和掷骰子的概率模型，如
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16-1 关于硬币和骰子的“大致相同”
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用图来表示，如
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16-2 赌盘上的“大致相同”
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16-3 把“大致相同”模型转换为成连续化的“均匀分布”
这张图版来自《第16讲 用概率分布图进入通用推理》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
16-3 ［0，1］-赌盘的概率
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16-4 ［0，1］-赌盘模型的一般事件
这张图版来自《第16讲 用概率分布图进入通用推理》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
16-5 ［2，5］-赌盘的概率
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16-6 骰子的概率分布图
这张图版来自《第16讲 用概率分布图进入通用推理》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
16-6 骰子的概率分布图
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首先，横轴上排列着无数个满足条件0≤
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16-7 均匀分布的概率分布图
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16-8 在连续型的概率分布图中，用面积表示概率
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17-1 α＝1，β＝1的贝塔分布的概率分布图
这张图版来自《第17讲 贝塔分布用两个数字描述判断》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
17-2 α＝2，β＝1时贝塔分布的概率分布图
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17-3 贝塔分布y＝2
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17-4 α＝1，β＝2的贝塔分布的概率分布图
这张图版来自《第17讲 贝塔分布用两个数字描述判断》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
17-5 α＝2，β＝2的贝塔分布的概率分布图
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17-5 α＝2，β＝2的贝塔分布的概率分布图
这张图版来自《第17讲 贝塔分布用两个数字描述判断》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
17-6 α＝4、β＝3的贝塔分布的概率分布图
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18-1 天气的概率分布图
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
18-2 期待值处为平衡支点
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18-3 挑担偶人上的旋转力
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（掷骰子的期待值）＝
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（掷骰子的期待值）＝
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（掷骰子的期待值）＝
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18-4 掷骰子的期待值
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18-5 某夫妇生的第二胎依然是女孩的概率的期待值
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
（贝塔分布的期待值）＝
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
18-6 α＝1、β＝1时贝塔分布的期待值
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
18-6 α＝1、β＝1时贝塔分布的期待值
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
其期待值为
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18-7 α＝2、β＝1时贝塔分布的概率分布图
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
18-8 α＝1、β＝2时贝塔分布的期待值
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
18-8 α＝1、β＝2时贝塔分布的期待值
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
18-9 α＝2、β＝2时贝塔分布的期待值
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
18-9 α＝2、β＝2时贝塔分布的期待值
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
18-10 α＝4、β＝3时贝塔分布的期待值
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
18-10 α＝4、β＝3时贝塔分布的期待值
这张图版来自《第18讲 期待值是把分布压成决策的方式》相关页，适合用来把统计直觉、图形关系或案例结构重新具体化。
的宽度时，运用乘法计算面积时最初的概率的量
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19-1 类别为均匀分布的情况
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19-2 从有限到无限
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19-3 排除生男孩的可能性
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19-4 先验分布和后验分布
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的概率分布的
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19-3 第二胎依然为女孩时的推理
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19-5 先验分布和后验分布
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也就是说，贝叶斯推理的结论是，
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19-6 第二胎依然为女孩时的后验分布
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19-4 设定先验分布非均匀分布，并进行推理
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19-7 非均匀贝塔分布的先验分布
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19-5 在先验分布中运用贝塔分布的原因
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20-1 标准正态分布
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20-2 标准正态分布的概率
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20-3 一般的正态分布
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用概率的符号进行表示，则为
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用概率的符号进行表示，则为
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“即使将正态分布进行平均化，结果也依然是正态分布”
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遵循正态分布。其平均值和标准偏差为
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21-1 采用正态分布的贝叶斯推理
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21-4 后验分布的含义
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上述贝叶斯推理过程，可以通过
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正态分布p（θ|
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正态分布
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正态分布
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（先验分布的平均值）÷（先验分布的方差）＝
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（先验分布的方差）的倒数＝
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（先验分布的方差）的倒数＝
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的方差）的倒数＝
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平均方差，则为上述结果的2次方，即
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这以结果反映了两次测量结果的修正值
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