Biraz arka plan

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Rasmus Bååth

Data Scientist

Olasılık

0 ile 1 arasında bir sayı.
Kesinlik/belirsizlik hakkında bir ifade.
1, bir şeyin kesinlikle doğru olmasıdır.
0, bir şeyin kesinlikle doğru olmamasıdır.
Sadece evet/hayır olaylarıyla ilgili değil.

Bayesçi veri analizinde olasılık dağılımlarının rolü belirsizliği temsil etmektir; Bayesçi çıkarımın rolü ise veriden öğrenileni yansıtacak şekilde bu dağılımları güncellemektir.

Başarı oranı için bir Bayesçi model

prop_model(data)
data, 1 ve 0larla gösterilen başarı ve başarısızlıklardan oluşan bir vektördür.
Altta yatan bilinmeyen bir başarı oranı vardır.
Bir veri noktasının başarı olması sadece bu orandan etkilenir.
Hiç veri görmeden önce, alttaki her başarı oranı eşit olasılıklıdır.
Sonuç, modelin alttaki başarı oranı hakkında bildiklerini temsil eden bir olasılık dağılımıdır.

`prop_model`ı dene

data <- c()
prop_model(data)

`prop_model`ı dene

data <- c(0)
prop_model(data)

`prop_model`ı dene

data <- c(0, 1)
prop_model(data)

`prop_model`ı dene

data <- c(0, 1, 0)
prop_model(data)

`prop_model`ı dene

data <- c(0, 1, 0, 0)
prop_model(data)

`prop_model`ı dene

data <- c(0, 1, 0, 0, 0)
prop_model(data)

`prop_model`ı dene

data <- c(0, 1, 0, 0, 0, 1)
prop_model(data)

Şimdi, sıra sende: `prop_model`ı dene!

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri