Een beetje achtergrond

Basisprincipes van Bayesiaanse data-analyse in R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Kans

Een getal tussen 0 en 1.
Een uitspraak over zekerheid/onzekerheid.
1 is volledige zekerheid dat iets zo is.
0 is volledige zekerheid dat iets niet zo is.
Gaat niet alleen over ja/nee-gebeurtenissen.

De rol van kansverdelingen in Bayesiaanse data-analyse is het weergeven van onzekerheid, en de rol van Bayesiaanse inferentie is het bijwerken van kansverdelingen om te weerspiegelen wat uit data is geleerd.

Een Bayesiaans model voor de succesfractie

prop_model(data)
De data is een vector met successen en missers, weergegeven als 1 en 0.
Er is een onbekende onderliggende succesfractie.
Of een datapunt een succes is, hangt alleen van die fractie af.
Voordat je data ziet, zijn alle onderliggende succesfracties even waarschijnlijk.
Het resultaat is een kansverdeling die weergeeft wat het model weet over de onderliggende succesfractie.

prop_model uitproberen

data <- c()
prop_model(data)

prop_model uitproberen

data <- c(0)
prop_model(data)

prop_model uitproberen

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

prop_model uitproberen

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

prop_model uitproberen

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

prop_model uitproberen

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

prop_model uitproberen

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

Nu ben jij aan de beurt: prop_model!

Basisprincipes van Bayesiaanse data-analyse in R