论 34
4.7 练习 34
第5章胜率和加数 37
5.1胜率 37
5.2贝叶斯定理的胜率形式 38
5.3奥利弗的血迹 39
5.4加数 40
5.5最大化 42
5.6混合分布 45
5.7讨论 47
第6章决策分析 49
6.1“正确的价格”问题 49
6.2先验概率 50
6.3概率密度函数 50
6.4PDF的表示 51
6.5选手建模 53
6.6似然度 55
6.7更新 55
6.8最优出价 57
6.9讨论 59
第7章预测 61
7.1 波士顿棕熊队问题 61
7.2 泊松过程 62
7.3 后验 63
7.4 进球分布 64
7.5 获胜的概率 66
7.6 突然死亡法则 66
7.7 讨论 68
7.8 练习 69
第8章观察者的偏差 71
8.1 红线问题 71
8.2 模型 71
8.3 等待时间 73
8.4 预测等待时间 75
8.5 估计到达率 78
8.6 消除不确定性 80
8.7 决策分析 81
8.8 讨论 83
8.9 练习 84
第9章二维问题 85
9.1彩弹 85
9.2Suite对象 85
9.3三角学 87
9.4似然度 88
9.5联合分布 89
9.6条件分布 90
9.7置信区间 91
9.8讨论 93
9.9练习 94
第10章贝叶斯近似计算 95
10.1变异性假说 95
10.2均值和标准差 96
10.3更新 98
10.4CV的后验分布 98
10.5数据下溢 99
10.6对数似然 100
10.7一个小的优化 101
10.8ABC（近似贝叶斯计算） 102
10.9估计的可靠性 104
10.10谁的变异性更大？ 105
10.11讨论 107
10.12练习 108
第11章假设检验 109
11.1回到欧元问题 109
11.2来一个公平的对比 110
11.3三角前验 111
11.4讨论 112
11.5练习 113
第12章证据 115
12.1解读SAT成绩 115
12.2比例得分SAT 115
12.3先验 116
12.4后验 117
12.5一个更好的模型 119
12.6校准 121
12.7效率的后验分布 122
12.8预测分布 123
12.9讨论 124
第13章模拟 127
13.1肾肿瘤的问题 127
13.2一个简化模型 128
13.3更普遍的模型 130
13.4实现 131
13.5缓存联合分布 132
13.6条件分布 133
13.7序列相关性 135
13.8讨论 138
第14章层次化模型 139
14.1盖革计数器问题 139
14.2从简单的开始 140
14.3分层模型 141
14.4一个小优化 142
14.5抽取后验 142
14.6讨论 144
14.7练习 144
第15章处理多维问题 145
15.1脐部细菌 145
15.2狮子，老虎和熊 145
15.3分层版本 148
15.4随机抽样 149
15.5优化 150
15.6堆叠的层次结构 151
15.7另一个问题 153
15.8还有工作要做 154
15.9肚脐数据 156
15.10预测分布 158
15.11联合后验 161
15.12覆盖 162
15.13讨论 164
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