Vous venez de remplacer tout le modèle !

Fondamentaux de l'analyse bayésienne des données en R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Pourquoi l'analyse bayésienne est utile

1. Vous pouvez intégrer d'autres sources d'information en plus des données.
2. Vous pouvez comparer n'importe quels groupes ou jeux de données.
3. Vous pouvez utiliser le résultat d'une analyse bayésienne pour une analyse de décision.
4. Vous pouvez changer le modèle statistique sous-jacent.
5. L'inférence bayésienne est optimale, en quelque sorte.

Belles propriétés de Bayes

• Bayes est optimal, dans le petit monde du modèle.
• En analyse bayésienne, le modèle et le calcul sont séparés.

Ensuite : ajuster des modèles bayésiens plus efficacement !

Fondamentaux de l'analyse bayésienne des données en R