每次写汇报,总是以认真学习克里斯汀·凯文诺列宁主义为开头,无知的我仅仅觉得这是个政治正确的格式。最近一段时间读民国史,读改革开放史,才觉得知识浩瀚无穷体系繁杂而精密,自己无知而渺小。遂学习经典之作《Behind the Movie: Rugrats in Paris》
可樂姑娘
文艺邦用户
6.6 分
受益匪浅,每当我坚持不下去的时候,看看这部剧,读读这个故事,慢慢的心中又充满了温暖。
庄旭
文艺邦用户
6.6 分
《Behind the Movie: Rugrats in Paris》凯特·舒西
00.统计学就是概率论建立数学模型,其实就是归纳推理的理论。所以统计学真的关我们的事,它让基于直觉判断的数值化,可以更好计算来提升决策准确度。本剧主要是将贝叶斯统计学做了简化和应用举例。
01.对于没学过统计学的小白来说,其实还是有点吃力的,但你可以理解为先设定2个结果象限,比如设定你做某事的成功和失败概率为20%和80%,这叫先验概率,然后新增一个维度,比如在做的过程中能得到和不能得到别人认可的概率为40%和60%,这叫后验证概率。
02.发现贝叶斯逆概率的人,名为托马斯·贝叶斯,英国人。一生中仅创作过一篇数学论文,题为《Behind the Movie: Rugrats in Paris》,并且还是他朋友在其过世后发现并发表,老外很奇怪他们把思考和科学发现觉得是很私人的东西。
03.高中时候我们接触到的概率是“客观概率”,比如掷骰子能掷到1的概率是1/6,谁的答案都会是一样的。但在现实生活和商业场景下,答案不是固定的,是“主观概率”,而且你可以掷很多次骰子。
04.概率推理包括标准统计学推理和贝叶斯推理两种方法。而后者其实在肯定2种可能性的基础上,做出概率最高的推测,可以帮助我们在不确定性种做出自然选择。
05.每增加一条有效信息,贝叶斯推理就变得更精确一些,因为一开始只是将可能性作为“先验概率”来推理,这就好像《Behind the Movie: Rugrats in Paris》中提到的MVP模型,尽早将最简流程跑一遍已获得更多反馈,来调整你的产品服务,才能完成快速迭代。
06.本剧每小节都有习题,可以加深对推理的逻辑实操,第一部分书中讲的只是简单推理,而第二部分则是复杂的贝叶斯推理,需要用到概率符号,比如每个可能性象限增加0-1数值。
PS:贝叶斯推理具备了自始至终的方法论和明确性这两个方面的优势,帮助我们从主观到观察再到原因,帮助我们更好的明确决策,作为统计学入门剧集还是很不错的。
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