Olasılık kuralları

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Rasmus Bååth

Data Scientist

Kötü ve iyi haber

• Kötü haber
  • Kullandığımız hesaplama yöntemi çok kötü ölçekleniyor.
• İyi haber
  • Bayesian hesaplama sıcak bir araştırma konusu.
  • Bayesian modelleri daha verimli uyarlamak için birçok yöntem var.
  • Sonuç aynı olacak, sadece daha hızlı alacaksın.

Olasılık kuramı

• Olasılık
  • 0 ile 1 arasında bir sayı.
  • Kesinlik/belirsizlik ifadesi.
• Matematiksel gösterim:
  • P(n_visitors = 13) bir olasılıktır
  • P(n_visitors) bir olasılık dağılımıdır
  • P(n_visitors = 13 | prop_clicks = 10%) bir koşullu olasılıktır
  • P(n_visitors | prop_clicks = 10%) bir koşullu olasılık dağılımıdır

P(n_visitors | prop_clicks = 10%)

n_visitors <- rbinom(n = 10000, size = 100, prob = 0.1)
hist(n_visitors)

Olasılığı dönüştürme

Olasılığı dönüştürme

• Toplam kuralı

Olasılığı dönüştürme

• Toplam kuralı
  • p(1 veya 2 veya 3)

Olasılığı dönüştürme

• Toplam kuralı
  • p(1 veya 2 veya 3) = 1/6 + 1/6 + 1/6 = 0,5

Olasılığı dönüştürme

• Toplam kuralı
  • p(1 veya 2 veya 3) = 1/6 + 1/6 + 1/6 = 0,5
• Çarpım kuralı

Olasılığı dönüştürme

• Toplam kuralı
  • p(1 veya 2 veya 3) = 1/6 + 1/6 + 1/6 = 0,5
• Çarpım kuralı
  • p(6 ve 6)

Olasılığı dönüştürme

• Toplam kuralı
  • p(1 veya 2 veya 3) = 1/6 + 1/6 + 1/6 = 0,5
• Çarpım kuralı
  • p(6 ve 6) = 1/6 * 1/6 = 1 / 36 = %2,8

Olasılığı dönüştürme

• Toplam kuralı
  • p(1 veya 2 veya 3) = 1/6 + 1/6 + 1/6 = 0,5
• Çarpım kuralı
  • p(6 ve 6) = 1/6 * 1/6 = 1 / 36 = %2,8

 

• Foundations of Probability in R

Hadi bu kuralları deneyelim!

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri