Répondre à la question : Dois-je organiser une fête à la plage ?

Fondamentaux de l'analyse bayésienne des données en R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Les questions

Quelle est vraisemblablement la température moyenne de l'eau les 20 juillet ?
Quelle est la probabilité que l'eau atteigne au moins 18 le prochain 20 ?

La distribution a posteriori

pars

  mu sigma probability
17.5   1.9      0.0001
18.0   1.9      0.0003
18.5   1.9      0.0014
19.0   1.9      0.0043
19.5   1.9      0.0094
20.0   1.9      0.0142
20.5   1.9      0.0151
21.0   1.9      0.0112
21.5   1.9      0.0058
22.0   1.9      0.0021
...    ...       ...

sample_indices <- sample(1:nrow(pars), size = 10000, 
                         replace = TRUE, prob = pars$probability)

sample_indices <- sample(1:nrow(pars), size = 10000, 
                         replace = TRUE, prob = pars$probability)

head(sample_indices)

430  428 1010  383  343  385

pars_sample <- pars[sample_indices, c("mu", "sigma")]
head(pars_sample)

     mu sigma
1  20.0   2.8
2  19.0   2.8
3  17.5   6.7
4  19.0   2.5
5  21.5   2.2
6  20.0   2.5
7  20.0   2.8
8  20.5   1.6
9  19.0   2.5
10 17.0   4.0

Distribution de probabilité de la température moyenne

hist(pars_sample$mu, 30)

Distribution de probabilité de la température moyenne

quantile(pars_sample$mu, c(0.05, 0.95))

  5%  95% 
17.5 22.5

La température est-elle ≥ 18 le 20 ?

pred_temp <- rnorm(10000, mean = , sd = )

La température est-elle ≥ 18 le 20 ?

pred_temp <- rnorm(10000, mean = pars_sample$mu, sd = pars_sample$sigma)

La température est-elle ≥ 18 le 20 ?

pred_temp <- rnorm(10000, mean = pars_sample$mu, sd = pars_sample$sigma)
hist(pred_temp, 30)

La température est-elle ≥ 18 le 20 ?

pred_temp <- rnorm(10000, mean = pars_sample$mu, sd = pars_sample$sigma)
hist(pred_temp, 30)
sum(pred_temp >= 18) / length(pred_temp )

0.73

Et le QI des zombies ?

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