自己学習のためのET Jaynes確率論の解決策？

教科書「確率論：科学の論理」は、すでに他の確率とベイズ統計の本を読んでいる場合は興味深い本ですが、確率やベイズ統計を独学で学ぼうとしている場合は、他の本をお勧めします。Gelman et alによるベイジアンデータ分析は、彼のWebサイトでの多くの演習への回答を含むしっかりしたベイジアン教科書です。確率論では、数学的な背景を知らずに教科書を勧めることは難しい。

私はゲルマンらから始めたかった。しかし、導入部では、ベイズデータ分析の実用的な側面のみを扱い、その哲学は扱わないと述べています。実用的な使い方を学ぶ前に、コアとなる基盤について学びたいと思います。私は最初の3つの章を読みましたが、Jaynesの本を本当に楽しんでいます。私はエクササイズのいくつかの解決策に確信が持てず、私がやったことが正しいか、それを行うための最も効率的な方法であるか疑問に思っています。私は大学院で物理学を専攻しているので、バックグラウンドがあると感じています。

ここにソリューションを投稿してコメントを求めてもかまいません。

すごい。私はすべてのソリューションを書き留め、完了したらWebページで共有し、ここにリンクを提供します。次に、興味のあるすべての人がそれらにコメントし、間違っている場合は修正できます。最終的に、これは、このような素晴らしい仕事を独学したい私のような将来の人々を助けるでしょう。これは良い方法ですか？

もちろん、その間、解決できない場合は、個別の質問として個別に質問します。