Her şeyi değiştirebilirsin

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri

Rasmus Bååth

Data Scientist

Bayesian veri analizi kullanma nedenlerinde sırada

1. Veriye ek olarak bilgi kaynakları ekleyebilirsin.
2. Gruplar veya veri kümeleri arasında istediğin karşılaştırmaları yapabilirsin.
3. Bayesian analiz sonucunu Karar Analizi için kullanabilirsin.
4. Alttaki istatistiksel modeli değiştirebilirsin.

Binom modeli tamamen değiştir

• Neden? Yeni verilerin var...
• Siten için bir banner reklam.
• Görüntüleme başına değil, günlük ödeme yapıyorsun.
• Bir deneme günde 19 tıklama getirdi
• Bu banner için ödeme yaparsak, ortalama günlük site ziyareti kaç olur?

Günlük sayımlar için bir model

• Günü 1440 dakikaya böl.
• Hangi dakika oranı reklam tıklamasıyla sonuçlanır?

Günlük sayımlar için bir model

• Günü 1440 dakikaya böl.
• Hangi dakika oranı reklam tıklamasıyla sonuçlanır?
• Günü 86400 saniyeye böl.
• Hangi saniye oranı reklam tıklamasıyla sonuçlanır?

Günlük sayımlar için bir model

• Günü 1440 dakikaya böl.
• Hangi dakika oranı reklam tıklamasıyla sonuçlanır?
• Günü 86400 saniyeye böl.
• Hangi saniye oranı reklam tıklamasıyla sonuçlanır?
• Günü 86400000 milisaniyeye böl.
• Hangi milisaniye oranı reklam tıklamasıyla sonuçlanır?

Günlük sayımlar için bir model

• Günü 1440 dakikaya böl.
• Hangi dakika oranı reklam tıklamasıyla sonuçlanır?
• Günü 86400 saniyeye böl.
• Hangi saniye oranı reklam tıklamasıyla sonuçlanır?
• Günü 86400000 milisaniyeye böl.
• Hangi milisaniye oranı reklam tıklamasıyla sonuçlanır?
• Günü sonsuz parçaya böl...
• ???

Poisson dağılımı

• Tek parametre: Zaman birimi başına ortalama olay sayısı.
• rpois, Poisson dağılımından örnekler üretir.

Poisson dağılımı

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

Egzersizlerde görelim!

R ile Bayesyen Veri Analizinin Temelleri