《生活不是掷骰子:理性决策的贝叶斯思维》内容简介与阅读建议

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作者
刘雪峰
分类
科技技术
出版年份
2024
出版社
电子工业出版社
页数
320 页
语言
中文

《生活不是掷骰子:理性决策的贝叶斯思维》内容简介

生活离不开数学。本书通过日常生活中的丰富案例,介绍了如何用数学思维,特别是运用贝叶斯定理来分析和解决看似简单但内涵深刻的生活问题。例如,《两小儿辩日》的逻辑错误,《卖拐》中使用的套路,成功学、阴谋论、星座学为什么都不靠谱,如何科学地扑点球,余则成是如何破解录音带危机的,索罗斯做空英镑的数学原理,等等。这些深入浅出、妙趣横生的案例,可以帮助我们穿透事物的表象,洞察事物的真相。通过本书,我们还能认识到,统计数据是常识的基础,并在此之上建立正确的世界观,养成批判性思维和成长型思维,不断迭代升级认知,从而客观而睿智地看世界、机智而高效地做决策。

《生活不是掷骰子:理性决策的贝叶斯思维》书籍信息摘要

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目录

  1. 第1章 无处不在的推理 001
  2. 1.1 福尔摩斯和程序员小王 002
  3. 1.1.1  从两道推理题说起 002
  4. 1.1.2  福尔摩斯的精彩推理 003
  5. 1.1.3  程序员小王的日记 005
  6. 1.1.4  信息推断之难 007
  7. 1.2 《智子疑邻》给我们的启示 009
  8. 1.2.1  黑白思维 009
展开全部(共 163 章节)
  1. 1.2.2  概率思维 011
  2. 1.3 把解释得最好的,当作最有可能的 013
  3. 1.3.1  条件概率 014
  4. 1.3.2  最大似然估计 014
  5. 1.3.3  谁打中了十环——最大似然估计的例子 016
  6. 1.3.4  是程序员还是股票经纪人——最大似然估计的其他例子 018
  7. 1.4 你会患上罕见的血液病吗——最大似然估计的问题 023
  8. 1.4.1  不同原因发生的概率不同 024
  9. 1.4.2  血液病检查 028
  10. 1.4.3  工作机会 030
  11. 第2 章 贝叶斯定理 033
  12. 2.1 贝叶斯定理及其数学逻辑 034
  13. 2.1.1  贝叶斯定理的问世 034
  14. 2.1.2  信息推断的数学抽象 035
  15. 2.1.3  最大似然估计的数学抽象 036
  16. 2.1.4  如何用贝叶斯定理做信息推断 037
  17. 2.1.5  贝叶斯定理给我们的启发 038
  18. 2.1.6  用贝叶斯定理来做推断的三个例子 040
  19. 2.2 贝叶斯定理与奥卡姆剃刀 045
  20. 2.2.1  奥卡姆剃刀 045
  21. 2.2.2  奥卡姆剃刀的贝叶斯解释 052
  22. 2.3 贝叶斯定理与汉隆剃刀 053
  23. 2.3.1  汉隆剃刀 053
  24. 2.3.2  汉隆剃刀的贝叶斯解释 055
  25. 2.4 不要遗漏可能的原因 056
  26. 2.4.1  《六座拿破仑半身像》 057
  27. 2.4.2  一对恋人的日记 058
  28. 2.4.3  何不食肉糜 059
  29. 第3 章 贝叶斯定理的要素一:先验概率 061
  30. 3.1 莱曼手中的小纸条——先验概率的重要性 062
  31. 3.1.1  如何科学地扑点球 062
  32. 3.1.2  神秘的小纸条与马丁内斯的建议 064
  33. 3.1.3  两个同学的不同遭遇 066
  34. 3.2  不识庐山真面目,只缘身在此山中— —贝叶斯与外部视角 068
  35. 3.2.1  内部视角与外部视角 068
  36. 3.2.2  内部视角的问题 070
  37. 3.2.3  用外部视角需要注意的问题 072
  38. 3.3 商家的套路——贝叶斯定理与锚定效应 075
  39. 3.4 “看历史”和“找圈子” 079
  40. 3.4.1  “看历史”与“找圈子”的含义 080
  41. 3.4.2  “找圈子”的例子 081
  42. 3.4.3  找先验概率的错误一:看错历史,找错圈子 083
  43. 3.4.4  找先验概率的错误二:个人经验带来的概率高估 084
  44. 3.4.5  对先验概率进行调整时容易出现的问题 085
  45. 第4 章 贝叶斯定理的要素二:观测 087
  46. 4.1 什么样的证据可以扭转你的认知 088
  47. 4.1.1  信息量大的观测 088
  48. 4.1.2  信息量小的观测 098
  49. 4.2 明星的人设、两小儿辩日与电梯里的女孩 101
  50. 4.2.1  怎样改变一个明星的人设 101
  51. 4.2.2  辩日的两小儿所犯的错误 102
  52. 4.2.3  电梯里的女孩对我笑了 105
  53. 4.3 星座学与《卖拐》背后的数学原理 108
  54. 4.3.1  巴纳姆效应 109
  55. 4.3.2  星座学的贝叶斯解释 110
  56. 4.3.3  小品《卖拐》的贝叶斯解释 111
  57. 4.4 为什么“大师”不可信 114
  58. 4.4.1  为什么排他性证据很难找到 114
  59. 4.4.2  解释之易与排他之难 115
  60. 4.5 余则成破解录音带危机——改变后验概率的另一种方法 118
  61. 4.5.1  M&Ms 巧克力豆条款 118
  62. 4.5.2  录音带事件 122
  63. 第5 章 多个观测下的贝叶斯 127
  64. 5.1 买香草味的冰激凌,车子打不着火——谈谈条件独立 128
  65. 5.1.1  条件独立的定义 129
  66. 5.1.2  看似相关,实则条件独立 130
  67. 5.1.3  看似独立,实则条件独立 134
  68. 5.2 如何利用多个观测进行推断 137
  69. 5.2.1  多个观测下的贝叶斯定理 137
  70. 5.2.2  晴天的概率有多大 138
  71. 5.2.3  水烧开了吗 140
  72. 5.3 不要遗漏重要的观测 142
  73. 5.3.1  避免有偏采样 143
  74. 5.3.2  收集证据的技巧 148
  75. 第6 章 在线贝叶斯估计 155
  76. 6.1 当观测依次到来时应该怎么办——在线贝叶斯估计的原理 156
  77. 6.1.1  在线贝叶斯估计 156
  78. 6.1.2  在线贝叶斯公式 158
  79. 6.1.3  在线贝叶斯估计给我们的启发 160
  80. 6.2 在线算法 162
  81. 6.2.1  在线算法与离线算法 163
  82. 6.2.2  求均值 164
  83. 6.2.3  在线奇异值分解 165
  84. 6.3 两种思维模式:“步步为营”与“精益求精” 168
  85. 6.3.1  项目管理中的敏捷模型 169
  86. 6.3.2  最简可行产品 171
  87. 6.3.3  用精益求精的方法来写论文 173
  88. 6.4 《狼来了》给我们的启发 175
  89. 6.4.1  寓言《狼来了》的贝叶斯解释 176
  90. 6.4.2  在线贝叶斯估计给我们的启发 177
  91. 第7 章 分层描述法 181
  92. 7.1 多个观测下贝叶斯的分组法 182
  93. 7.1.1  多个观测下运用贝叶斯的问题 182
  94. 7.1.2  解决问题的基本思路 184
  95. 7.1.3  分组的原则 185
  96. 7.2 两个观测下哪一个应放入先验概率 188
  97. 7.2.1  飞机发生剧烈颠簸 188
  98. 7.2.2  两棵枣树 190
  99. 7.3 如何在一个月内进账10 亿美元 192
  100. 7.3.1  事件背景 192
  101. 7.3.2  证据与分析 193
  102. 7.3.3  排他性证据的出现 195
  103. 7.4 样本太少怎么办——分组法面临的困难与解决方法 197
  104. 7.4.1  他能找到工作吗 197
  105. 7.4.2  如何找到统计数据 199
  106. 7.4.3  另一种思路:提高观测的颗粒度 200
  107. 7.5 分层描述法 203
  108. 7.5.1  分层描述法的四个步骤 203
  109. 7.5.2  用分层描述法分析“他能找到工作吗” 205
  110. 7.5.3  飞机还安全吗 206
  111. 7.5.4  我家孩子能考上好大学吗 207
  112. 7.5.5  应该做这个心脏手术吗 209
  113. 7.5.6  运用分层描述法容易犯的错误 210
  114. 7.5.7  这家人养狗的概率是多少 212
  115. 第8 章 法庭上的贝叶斯:克拉克的审判 215
  116. 8.1 第一个错误:错误的独立假设 217
  117. 8.2 第二个错误:将似然概率当作后验概率 218
  118. 8.3 第三个错误:偏移的圈子 220
  119. 8.4 克拉克有罪的概率到底是多少 225
  120. 第9 章 医学中的贝叶斯 229
  121. 9.1 医生诊病和贝叶斯定理 230
  122. 9.1.1  医生诊病的总体思路 230
  123. 9.1.2  一个典型的诊断过程 232
  124. 9.2 医生诊病给我们的启发 238
  125. 9.2.1  启发一:将“多选一”变成“二选一” 239
  126. 9.2.2  启发二:收集有助于估计后验概率的信息 240
  127. 9.2.3  启发三:证据的性价比和收集顺序 242
  128. 9.2.4  启发四:检查多多益善吗? 245
  129. 第10 章 网络时代的贝叶斯 251
  130. 10.1 网络谣言预警器:贝叶斯带来的一个启发 252
  131. 10.1.1  贝叶斯告诉我们的一个道理 252
  132. 10.1.2  找到实锤之难与网文常用的套路 255
  133. 10.2 常见的三种证据错误 257
  134. 10.2.1  证据不可信 257
  135. 10.2.2  证据不量化 258
  136. 10.2.3  用个例代替统计 259
  137. 10.3 被媒体扭曲的先验概率 262
  138. 10.3.1  互联网时代媒体信息的特点 262
  139. 10.3.2  报道小概率事件 264
  140. 10.3.3  裁剪证据 266
  141. 10.3.4  信息茧房 267
  142. 10.4 用贝叶斯估计来剖析阴谋论 270
  143. 10.4.1  什么是阴谋论 270
  144. 10.4.2  为什么人们容易相信阴谋论 273
  145. 10.4.3  阴谋论的错误之一:未考虑先验概率 274
  146. 10.4.4  阴谋论的错误之二:未考虑其他原因 277
  147. 10.4.5  阴谋论的错误之三:观测有问题 278
  148. 总结和寄语 281
  149. 附 录 285
  150. 附录A  图解法和贝叶斯定理 286
  151. 附录B  公式(5-2)的数学推导 288
  152. 附录C  在线贝叶斯公式的推导 289
  153. 附录D  《狼来了》的数学推导 290
  154. 附录E  公式(7-4)的推导 291
  155. 附录F  三种情况下后验概率和先验概率接近的证明 292

常见问题

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适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

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