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第2部完全自学！
从“概率论”
到“正态分布”
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第1部仅停留在描述贝叶斯统计学本质的阶段。
但由于没有使用概率符号，因而语言表述不够精确。
而如果想要真正地深入掌握使用“贝塔分布”
等概率分布的复杂推算，必须要通过算式来理解。
在前面，我们已经通过“面积图”
的方法积累了扎实的基础，所以，再复杂的概率符号，也能够轻松理解。
即使从未听说过“正态分布”
也不必担心，我会为大家进行清楚细致的讲解。
那么，下面就让我们开始学习吧！
第14讲“概率”
与“面积”
的性质相同概率论的基础
14-1复杂的贝叶斯推理需要用到概率符号
之前的讲义中对于贝叶斯推理进行的讲解，刻意没有使用概率符号。
这是因为，从第1讲到第13讲的内容，即使不使用概率符号，也可以针对贝叶斯推理展开讲解，且效果并不会逊色于使用概率符号的讲解方式。
实际上确实如此，所有的问题都可以通过使用面积图来解决。
而如果使用概率符号来讲解的话，我担心读者朋友们需要在理解贝叶斯推理过程的同时，还要思考概率符号的含义。
这样会带来双重负担，导致本来能够理解的知识，也变得无法理解。
因此我最终使用了面积图的方法，而这两种方法在本质上其实是相同的。
然而，当我们需要进行更加复杂的贝叶斯推理时，就不得不使用概率符号了，否则，将会遇到一些麻烦。
尤其是在采用“连续型先验分布”
（第16讲中将详细讲解）的情况下，如果不使用概率符号，是根本无法进行下去的。
因此，从第14讲开始，直到第18讲，我将针对概率符号和连续型概率分布进行讲解；从第19讲到第21讲，则步入贝叶斯推理的精髓——贝塔分布和正态分布。
14-2通过函数的形式来记述概率
概率是指，用一个“大于0且小于1的数值”
来对应“发生的事情”
的数学概念。
“发生的事情”
→“数值”
（“数值”
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