他寫過兩本書，一本和神學有關，另一本和統計學有關，其中包含了當今有名的貝氏定理（Bayes Theorem）的雛形。

這個定理之後被廣泛應用於推斷問題，即用來做出有根據的推測 ...資料科學・機器・人首頁：DataScienceandRobots中文簡繁轉換說明機器學習如何運作線性迴歸LinearRegression深度學習DeepLearning神經網路NeuralNetworks反向傳播Backpropagation卷積神經網路ConvolutionalNeuralNetworks遞歸神經網路和長短期記憶模型RNN&LSTM使用機器學習機器學習可以回答的問題有哪些如何找出合適的機器學習演算法利用資料如何獲得高品質的資料統計學貝葉斯推斷和各類機率BayesianInference一些建議如何成為資料科學家PoweredbyGitBook貝葉斯推斷和各類機率BayesianInference貝葉斯推斷的運作原理原文：HowBayesianinferenceworksTranslatedfromBrandonRohrer'sBlogbyJimmyLinGoogle簡報上的投影片貝葉斯推斷（BayesianInference）是一套可以用來精進預測的方法，在資料不是很多、又想盡量發揮預測能力時特別有用。

雖然有些人會抱著敬畏的心情看待貝葉斯推斷，但它其實一點也不神奇或神秘，而且撇開背後的數學運算，理解其原理完全沒有問題。

簡單來說，貝葉斯推斷可以幫助你根據資料，整合相關資訊，並下更強的結論。

「貝葉斯推斷」取名自一位大約三百年前的倫敦長老會（Presbyterian）牧師——湯瑪士．貝葉斯（ThomasBayes）。

他寫過兩本書，一本和神學有關，另一本和統計學有關，其中包含了當今有名的貝氏定理（BayesTheorem）的雛形。

這個定理之後被廣泛應用於推斷問題，即用來做出有根據的推測。

如今，貝葉斯的諸多想法之所以會這麼熱門，另一位主教理查德·普莱斯（RichardPrice）也功不可沒。

他發現了這些想法的重要性，並改進和發表了它們。

考慮到這些歷史因素，更精確一點地說，貝氏定理應該被稱作「貝葉斯－普萊斯規則」。

電影院裡的貝葉斯推斷請讀者先想像你人在電影院，剛好看到前面有個人掉了電影票。

這個人的背影如上圖所示，你想叫住他／她，但你只知道這個人有一頭飄逸長髮，卻不知道他／她的性別。

問題來了：你該大喊「先生，不好意思」還是「女士，不好意思」？根據讀者對兩性頭髮長度的印象，你或許會認為這個人是女的。

（在這個簡單的例子裡，我們只考慮長髮和短髮、男性和女性。

）但現在考慮另一個狀況：如果這個人排在男性洗手間的隊伍當中呢？多了這項資訊，讀者或許會認為這個人是男的。

我們可以不經思索地根據不同的常識和知識調整判斷，而貝葉斯推斷正是將這點化為數學，幫助我們做出更精準的評估。

圖說：整間電影院裡的男女、長短髮人口為了將前面的例子用數學表達，我們可以先假設電影院裡的人有一半是女的，有一半是男的。

也就是說100個人裡面，有50名男性和50名女性。

在這50名女性裡，有一半的人有長髮（25人），另一半有短髮（25人）；在50名男性當中，48個人有短髮，兩個人有長髮。

因為在27位長髮觀眾裡，有25位是女性和兩位男性，所以前面第一個猜測很安全。

圖說：男性洗手間隊伍裡的男女、長短髮人口但如果我們換一個場景：在男性洗手間隊伍的100個人裡面，有98位男性和兩位陪伴中的女性。

這裡的女性雖然也有一半是長髮、一半是短髮，但人數減為一位長髮女性和一位短髮女性。

男性觀眾中長髮和短髮的比例也不變，不過因為總人數變成了98人，現在隊伍裡有94位短髮男性，和四位長髮男性。

由於現在長髮觀眾中有一名女性和四名男性，保守的猜測變成了男性。

從這個例子，我們可以很容易地理解貝葉斯推斷的原理。

根據不同的先決條件——也就是這名觀眾是否站在男性洗手間的隊伍裡，我們可以做出更準確的評估。

為了好好說明貝葉斯推斷，我們最好先花點時間清楚定義一些觀念。

很不湊巧這段會用到一些數學，不過我們會避免談任何不必要的細節，請讀者務必耐心讀完以下幾段，這對理解之後的內容很有幫助。

為了打好基礎，我們需要快速認識四個觀念：機率（probabilities）、條件機率（conditionalprob

貝氏統計是一套以貝氏估計為核心的統計方法學，透過馬可夫鏈蒙地卡羅模擬完整呈現參數的分布狀態，藉以進行貝氏推論與決策，不僅可以應用於經典的迴歸或變異數分析，更 ...選擇語言English繁體中文简体中文:::相關網站博客來售票網企業採購福利平台海外專館:::會員服務|快速功能0結帳您好 ( 登出 )    登入    加入會員購物金購物金 0儲值金 0E-Coupon 0 張單品折價券 0 張會員專區電子書櫃線上客服繁體關閉廣告展開廣告回博客來首頁客服公告：配合防疫政策各項服務暨國內出貨資訊調整詳情移動滑鼠展開全站分類:::全站分類全站分類旗艦店:::網站搜尋全部展開全部圖書電子書影音百貨雜誌售票海外專館禮物卡搜尋熱門關鍵字提升外語力蔡璧名阿富汗時報套書59折起中文書兒童暑期閱讀新書預購排行榜選書即將出版特價書香港出版讀者書評出版社專區分類總覽博客來中文書專業/教科書/政府出版品財經類統計統計軟體商品介紹貝氏統計：原理與應用已追蹤作者：[ 修改 ]確定取消作者：邱皓政  新功能介紹出版社：雙葉書廊  新功能介紹出版日期：2020/08/27語言：繁體中文定價：620元優惠價：95折589元本商品單次購買10本9折558元使用購物金最高可抵100% 詳情1點OPENPOINT可兌換1點購物金，1點購物金可抵1元，實際點數依您帳戶為準。

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　　本書分成原理與應用兩篇，除了詳細介紹貝氏統計的各項原理與關鍵技術，統整大量當代文獻與技術報告，更以Mplus或R語法針對當代主流的統計模式進行範例演示與報表解說，內容論述深入淺出，操作步驟明確清晰，是學術領域同好提升研究能量值得參考的學術專書，也是大學研究所培育人才最重要的專業教材。

　　1.基礎原理與數理概念的介紹循序漸進、完整詳實，避免生澀的統計定義與繁瑣的公式推導，深入淺出、簡明易懂。

　　2.全面回顧當代重要文獻與技術報告，追蹤各項關鍵技術的發展，同步掌握前沿學者的邏輯思維與國際期刊的發表要求。

　　3.各類統計模式背景說明詳盡，提供具體範例、Mplus及R語法指令與報表解說，快速掌握貝氏估計的運用方法與論文寫作要訣。

　　4.各相關章節的Mplus與R語法及資料檔案供下載演練。

  作者介紹作者簡介邱皓政　　現職　　國立臺灣師範大學企業管理學系教授／教育心理與輔導學系合聘教授   　　學歷　　美國南加州大學（UniversityofSouthernCalifornia）哲學博士，主修心理計量學（Ph.D.inPsychometrics）。

   　　經歷　　曾任教於國立中央大學、國立交通大學、輔仁大學、世新大學等校，美國聖母大學訪問學者、華南師範大學客座教授、北京中國科學院訪問教授。

擔任美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）神經醫學研究中心統計分析師、教育部訓育委員會研究專員，歷經臺灣統計方法學學會理事長、臺灣心理學會祕書長、臺灣校務研究專業協會副祕書長等職務。

   　　專長領域與研究興趣　　專長領域為高階統計模式與貝氏統計。

研究興趣為統計方法與應用技術、心理測驗與評量、組織行為、人力資源管理、教育訓練與發展。

   　　著作　　曾發表中英文期刊與研討會論文百餘篇，著有《結構方程模式》、《量化研究法(一)：研究設計與資料分析》、《量化研究法(二)：統計原理與分析技術》、《量化研究法(三)：測驗原理與量表發展技術》、《多層次模式與縱貫資料分析》、《量化研究與統計分析》、《統計學：原理與應用》等書。

    目錄原理篇第01章導論：貝氏時代1.1前言1.2貝氏統計與推論原理1.3貝氏估計的程序與報告1.4結語第02章機率、貝氏定理與機率分配2.1機率原理2.2貝氏定理2.3離散機率分配2.4連續機率分配2.5結語第03章貝氏機率運算3.1前言3.2概似原理與估計3.3後驗分配的特性3