《统计学关我什么事》读后感

      第六期读书会的课程是《统计学关我什么事》，整本书翻看无数次，就是没有耐心把它读完，仅仅是跟着大驰的PPT三个案例把前边的内容消化一下，以致于课后作业到今日才开始思考，回顾以往，还是感觉本书所述的统计学属于数学范畴，没有克服自己的惯性思维，认为数学是比较难以理解，读起来需要动脑奋神的计算，就像人的大脑经常调动系统一来处理问题，很少调用系统二，能不用脑就尽量不用脑。所以，我认为贝叶斯统计学是调用系统二来面对处理我们日常遇到的问题，可以用贝叶斯概率来指导认知我们的生活和工作。下面先介绍关于贝叶斯和贝叶斯统计学的概念：

贝叶斯

      发现贝叶斯概率的人，名字叫托马斯·贝叶斯，英国人，贝叶斯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》的。贝叶斯逆概率的起点就在这篇论文 当中。但贝叶斯本人似乎并不是很重视这一发现，他长期将其搁置一旁。将贝叶斯的发现公之于众的，是他的朋友一一理 查德•普莱斯。普莱斯于 1764年在皇家学会的《哲学纪要》上发表了这篇论文。贝叶斯逆概率自此公之于世。后来，由法国的天才数学家拉普拉斯1781年左右，拉普拉斯将贝叶斯逆概率改编为现今公式的形式。

主观概率

“主观概率”一词并不很常见，但作为关于概率的一种思考方法，有着确切的起源。用数学方法来思考概率问题，所谓“准确性”，是指“有 多大的可信度”“其证据有多大的说服力”等“主观性”的东西。可以解释为“人的内心描绘的数值”的概率为“主观概率”。

先验概率

在贝叶斯统计学中，这种“某种类别的概率（比例）”有一个专有 名词，叫作“先验概率”。“事前”的含义是：在获得某项信息之前。

条件概率

表示“某一特定类别采取各种行动的概率”,在高等数学中被称为“条件概率”。用“原因”的概念来解释，即“在原因明确的情况下，某一类别采取各项行动的结果概率”为条件概率。

贝叶斯逆概率

也叫后验概率，对“逆概率”一词中的“逆”的含义，进行简要说明。所谓的“逆”是指：用与之前相反的方法，来解析表示几个互不相同的“世界”的图形。从“类别”这一原因，得到“行动”这一结果的处理方法。从“询问”这一行动的结果追溯到“类别”这一原因。【结 果-原因】这一过程，就是“逆概率”这一概念中“逆”的含义。

    结合自己的工作，主要从承接工程的经营活动中客户的选择，运用贝叶斯统计学进行推理。

贝叶斯推理的顺序为：

（先验概率）- （条件概率）- （通过行动观察获取信息）-（可能性的消除）-（对各个类别的概率的正规化）-（后验概率）

判断一个客户是否是潜在客户，当你把自己的公司业绩及宣传资料给客户后，对你是否感兴趣，可以借助贝叶斯的推理来提高判断，

设定先验概率

有两种类别：一种是“把你视为业务可以委托的人”，另一种是“没有把你列入考虑范围之内”。以下，简称为“潜在客户”和“无兴趣客户”。

即把两种情况的先验概率分别设为0.5和0.5，在客户收到我们的资料之前，在客户的心中，自己无法断定，只能推测。潜在客户和无兴趣两种情况的可能性应对等划分， 各为0.5。也就是可能行，也可能不行。

设定“条件概率”

下一步是针对能够观察到的行动，设定不同类别的条件概率，我们认为，在与客户的交谈中，对承揽工程时，应考虑承包商的过往业绩，有的客户认可需要有重点工程业绩，有的客户对业绩则不作要求，

            对业绩要求的概率，不作要求的概率

潜在客户            0.8                0.2

无兴趣客户        0.3                0.7

可以通过乘法求得。

根据标准化条件，计算后验概率，通过可能行消除，即为0.4：0.15=8:3,贝叶斯逆概率为8/11。

贝叶斯更新

我们可以推测：送资料前，两种可能性被认为各占一半，是潜在客户的概率一开始为0.5，在设定重点工程业绩后，上升到了约73%。

我们在学校学习的概率，是一个客观的概念。也就是说，对于“某现象的概率是多少”的问题来说，答案是唯一的，无论是谁回答，都会给出一个唯一、客观的数值。

然而，举例提到的“概率”，并非上述的客观性概率。因此，“客户认为你是他们的潜在承接单位的概率”中的“概率”，应当解释为：内心描绘的类似“信念程度”这样的概念。也就是说，并 非“概率是多少”的问题，而应该理解为“你认为概率是多少”。

可以解释为“人的内心描绘的数值”的概率称为“主观概率”。

小结

1 .设定经营活动的先验概率（由于第一次见面，采用理由不充分原理，将先验概率设定为各种情况下的可能性各占一半）。

2. 设定关于业绩的条件概率（根据承接项目的签约率）。

3. 根据获得的业绩信息，排除不可能存在的可能性。

4. 使余下几种情况的概率数值，在保持比例关系的前提 下，满足“相加之和为1”，恢复标准化条件。

5. 获得各个类别的后验概率（贝叶斯逆概率）。

6. 根据对客户的观察，将先验概率更新为后验概率（贝叶斯更新）。

7 .涉及的概率为“主观概率”。

      通过上述的举例分析，我们工作中运用贝叶斯统计，了解贝叶斯统计的优势，在数据少的情况下也可以进行推测，数据越多，推测结果越准确。在以后的工作生活中，希望自己能熟练运用贝叶斯统计。