本书抛开让人难以理解的“贝叶斯公式”，用“面积图”做直观形象的解读。只要会做四则运算，就能快速入门，进而在一个个生活场景中，领会贝叶斯统计学的精髓。贝叶斯统计学的优势在于“在数据少的情况下也可以进行推测”，贝叶斯统计学的统计过程和人脑的决策过程是很相似的，在人工智能时代有着广泛的商业应用。微软操作系统、谷歌的自动翻译系统等都引入了贝叶斯统计技术。如果能够熟练掌握贝叶斯统计，个人也能够更好地做决策，可以说与好的生活息息相关。
目 录 第0讲?只要会做四则运算，便可掌握贝叶斯统计学 001本书的特点快速学习！理解贝叶斯统计学的精髓部讲?信息增加导致概率变化 002“贝叶斯推理”的基本方法小结014/练习题015第2讲?贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭① 016使用客观数据时的注意事项小结025/练习题026第3讲?根据主观数字也可以进行推理 027疑惑时分的“理由不充分原理”小结036/练习题037第4讲?运用“概率的概率”，拓宽推理范围 038小结050/练习题051专栏 贝叶斯是何许人也052第5讲?从推算过程开始，逐渐明确的贝叶斯推理的特征 053小结058/练习题059第6讲?明快而严格，但其使用场合受到限制的内曼-皮尔逊式推理 060小结064/练习题064第7讲?通过少量信息得出切实结论的贝叶斯推理 065与内曼－皮尔逊式推理的差异小结072/练习题073第8讲?贝叶斯推理的基础：极大似然原理 074贝叶斯统计学与内曼-皮尔逊统计学的衔接点小结079/练习题080第9讲?贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭② 081蒂霍尔问题与三个囚犯的问题小结094/练习题094专栏 关于“幸运”的两条法则0950讲掌握多条信息时的推理① 096运用“独立试验的概率乘法公式”小结103/练习题1031讲掌握多条信息时的推理② 104以垃圾邮件过滤器为例小结113/练习题1142讲在贝叶斯推理中可以依次使用信息 115“序贯理性”小结123/练习题1243讲每获得一条信息，贝叶斯推理就变得更一些 125小结136/练习题137专栏 帮助贝叶斯复兴的学者们138自学！从“概率论”到“正态分布”第2部4讲“概率”与“面积”的性质相同 140概率论的基础小结150/练习题1505讲在获得信息之后，概率的表示方法 151“条件概率”的基本性质小结162/练习题1636讲“概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理 164小结174/练习题1757讲“贝塔分布”的性质由两个数字决定 176小结185/练习题1858讲决定概率分布性质的“期待值” 186小结199/练习题199专栏 何为“主观概率”？2009讲在“贝塔分布”中使用概率分布图进行推理 201小结213/练习题214第20讲在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布” 215小结223/练习题224第21讲在“正态分布”中使用概率分布图进行推理 225小结235/练习题236补讲 贝塔分布的积分计算237结语 239参考文献 242练习题参考答案 245
小岛宽之，日本帝京大学经济学系副教授，经济学博士，知名数学随笔作家。1958年出生于东京，毕业于东京大学理学院数学系，东京大学经济学研究所博士课程修毕。著有《几率的思考方式》《方便运用！几率的思考》《世界简单微积分》《从零开始学习微积分》以及《专为文科设计的数学教室》等多部作品。
