前言
最近专注于贝叶斯方法的学习，发现在强化学习领域有一本入门书籍，统计学反思 未来时间会将这本书的学习笔记持续上传至我的博客等地方
Statistical Rethinking
1.布拉格魔像The Golem of Prague
统计魔像
统计反思
魔像工具
简介
2.Small Worlds and Large Worlds
分叉的数据花园
建立模型
模型组成
使用模型
简介
实践
3.Sampling the Imaginary想象中的采样
网格近似后采样Sampling from a grid-approximate posterior
Sampling to summarize采样总结
Sampling to simulate prediction抽样模拟预测
4.Geocentric Models地心模型
为什么分布是正态
用于描述模型的语言
高斯高度模型Gaussian model of height
线性预测Linear prediction
直线曲线Curves from lines
5.众多变数和虚假的假说
虚假联想Spurious association
蒙面关系Masked relationship
分类变量Categorical variables
6.闹鬼的DAG与因果的恐怖
多重共线性
后处理偏差
面对混杂
7.尤利西斯的指南针
参数问题
商和精度
Golem驯服：正则化
预测预测准确性
模型比较
8.有条件的海牛
建立互动
相互作用的对称性
持续互动
9.MCMC
好马尔可夫国王和他的岛屿王国
Metropolis算法
哈密尔顿蒙特卡洛
简易HMC：乌拉姆
保养和喂养您的马尔可夫链
10.大熵和广义线性模型的最大熵
最大熵
广义线性模型
最大熵先验
11.上帝刺破整数
二项式回归
泊松回归
多项模型和分类模型
12.怪物和混合物
过度分散计数
零膨胀结果
有序分类结果
有序的分类预测变量
13.带内存的模型
示例：多级t
变化的影响和欠拟合/过拟合的折衷
集群不止一种
发散过渡和非中心先验
多层次后验预测
14.协方差冒险
因建筑而异的坡度
先进的变化坡度
仪器和因果设计
社会关系的相关变化影响
连续类别和高斯过程
15.丢失数据和其他机会
测量误差
缺少数据
分类错误和离散缺勤
16.广义线性疯狂
几何人物
隐藏的思想和观察到的行为
普通差速器螺母开裂
人口动态
