Mude qualquer coisa e tudo

Fundamentos da Análise de Dados Bayesiana em R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Mais motivos para usar análise Bayesiana

1. Você pode incluir fontes de informação além dos dados.
2. Você pode comparar qualquer grupo ou conjunto de dados.
3. Você pode usar o resultado de uma análise Bayesiana para fazer Análise de Decisão.
4. Você pode mudar o modelo estatístico subjacente.

Troque totalmente o modelo binomial

• Por quê? Você tem novos dados...
• Um banner para seu site.
• Você não paga por visualização, paga por dia.
• Um teste teve 19 cliques em um dia
• Quantas visitas diárias ao site devemos esperar, em média, se pagarmos por esse banner?

Um modelo para contagens por dia

• Divida o dia em 1.440 minutos.
• Que proporção de minutos gera um clique no anúncio?

Um modelo para contagens por dia

• Divida o dia em 1.440 minutos.
• Que proporção de minutos gera um clique no anúncio?
• Divida o dia em 86.400 segundos.
• Que proporção de segundos gera um clique no anúncio?

Um modelo para contagens por dia

• Divida o dia em 1.440 minutos.
• Que proporção de minutos gera um clique no anúncio?
• Divida o dia em 86.400 segundos.
• Que proporção de segundos gera um clique no anúncio?
• Divida o dia em 86.400.000 milissegundos.
• Que proporção de milissegundos gera um clique no anúncio?

Um modelo para contagens por dia

• Divida o dia em 1.440 minutos.
• Que proporção de minutos gera um clique no anúncio?
• Divida o dia em 86.400 segundos.
• Que proporção de segundos gera um clique no anúncio?
• Divida o dia em 86.400.000 milissegundos.
• Que proporção de milissegundos gera um clique no anúncio?
• Divida o dia em partes infinitas...
• ???

A distribuição de Poisson

• Um parâmetro: o número médio de eventos por unidade de tempo.
• rpois amostra da distribuição de Poisson.

A distribuição de Poisson

n_clicks <- rpois(n = 100000, lambda = 20)
hist(n_clicks)

Vamos descobrir nos exercícios!

Fundamentos da Análise de Dados Bayesiana em R