Chi è Bayes? Cos'è Bayes?

Analisi dei dati bayesiana in Python

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Chi è Bayes?

Thomas Bayes

¹ Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=14532025

Un/una meteorologo/a prevede il 50% di pioggia.

Nubi scure e un tuono.

L'inferenza bayesiana aggiorna le convinzioni man mano che arrivano nuove informazioni.

L'inferenza bayesiana aggiorna le convinzioni man mano che arrivano nuove informazioni.
È piuttosto diversa dall'approccio classico.

	Approccio frequentista (classico)	Approccio bayesiano
probabilità
parametri

L'inferenza bayesiana aggiorna le convinzioni man mano che arrivano nuove informazioni.
È piuttosto diversa dall'approccio classico.

	Approccio frequentista (classico)	Approccio bayesiano
probabilità	proporzione di esiti	grado di convinzione
parametri

L'inferenza bayesiana aggiorna le convinzioni man mano che arrivano nuove informazioni.
È piuttosto diversa dall'approccio classico.

	Approccio frequentista (classico)	Approccio bayesiano
probabilità	proporzione di esiti	grado di convinzione
parametri	valori fissi	variabili aleatorie

Gestione naturale dell'incertezza (perché i parametri hanno distribuzioni!).
Possibilità di includere pareri esperti o conoscenza del dominio nel modello (perché la probabilità è un grado di convinzione!).
Niente costanti fisse come i p-value.
Corretto dal punto di vista statistico anche con pochi dati.
Spesso coincide con i risultati frequentisti, ma offre più flessibilità per modelli su misura.

Una distribuzione di variabile aleatoria indica quali valori può assumere e con quali probabilità.
Può essere discreta (insieme finito di valori) o continua (infinitamente molti valori).
Le distribuzioni continue si visualizzano con un grafico di densità.

Una curva simmetrica a campana con picco intorno a 165 sull'asse X.

print(draws)

[146.58686154393, 159.40688614250, ..., ]

print(len(draws))

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.kdeplot(draws, shade=True)
plt.show()

Una curva simmetrica a campana con picco intorno a 165 sull'asse X.

Analisi dei dati bayesiana in Python