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。本书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。一生中仅写过一篇数学论文，题为《关于概率思考中某一问题的解法的考察》，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《精益创业》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.本书每小节都有习题，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，作为统计学入门读本还是很不错的。
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