Die Frage beantworten: Soll ich eine Strandparty machen?

Grundlagen der Bayes'schen Datenanalyse in R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Die Fragen

Wie hoch ist voraussichtlich die durchschnittliche Wassertemperatur am 20. Juli?
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Wassertemperatur am nächsten 20. mindestens 18 beträgt?

Die Posterior-Verteilung

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

Die Wahrscheinlichkeitsverteilung der mittleren Temperatur

hist(pars_sample$mu, 30)

Die Wahrscheinlichkeitsverteilung der mittleren Temperatur

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

  5%  95% 
17.5 22.5

Ist die Temperatur am 20. mindestens 18?

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

Ist die Temperatur am 20. mindestens 18?

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

Ist die Temperatur am 20. mindestens 18?

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

Ist die Temperatur am 20. mindestens 18?

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

Wie steht's um den IQ von Zombies?

Grundlagen der Bayes'schen Datenanalyse in R