Ubah apa pun dan segalanya

Dasar-dasar Analisis Data Bayesian di R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Alasan berikutnya memakai analisis data Bayesian

1. Anda dapat menyertakan sumber informasi selain data.
2. Anda dapat membandingkan kelompok atau kumpulan data apa pun.
3. Anda dapat memakai hasil analisis Bayesian untuk Analisis Keputusan.
4. Anda dapat mengubah model statistik dasarnya.

Ganti total model binomial

• Mengapa? Anda punya data baru...
• Sebuah banner ad untuk situs Anda.
• Anda tidak membayar per tayang, tetapi per hari.
• Uji coba menghasilkan 19 klik dalam sehari
• Berapa kunjungan harian rata-rata yang bisa kita harapkan jika kita membayar banner ini?

Model untuk jumlah per hari

• Bagi sehari menjadi 1.440 menit.
• Berapa proporsi menit yang menghasilkan klik pada iklan?

Model untuk jumlah per hari

• Bagi sehari menjadi 1.440 menit.
• Berapa proporsi menit yang menghasilkan klik pada iklan?
• Bagi sehari menjadi 86.400 detik.
• Berapa proporsi detik yang menghasilkan klik pada iklan?

Model untuk jumlah per hari

• Bagi sehari menjadi 1.440 menit.
• Berapa proporsi menit yang menghasilkan klik pada iklan?
• Bagi sehari menjadi 86.400 detik.
• Berapa proporsi detik yang menghasilkan klik pada iklan?
• Bagi sehari menjadi 86.400.000 milidetik.
• Berapa proporsi milidetik yang menghasilkan klik pada iklan?

Model untuk jumlah per hari

• Bagi sehari menjadi 1.440 menit.
• Berapa proporsi menit yang menghasilkan klik pada iklan?
• Bagi sehari menjadi 86.400 detik.
• Berapa proporsi detik yang menghasilkan klik pada iklan?
• Bagi sehari menjadi 86.400.000 milidetik.
• Berapa proporsi milidetik yang menghasilkan klik pada iklan?
• Bagi sehari menjadi bagian tak terhingga...
• ???

Distribusi Poisson

• Satu parameter: Rata-rata jumlah kejadian per satuan waktu.
• rpois mengambil sampel dari distribusi Poisson.

Distribusi Poisson

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

Mari kita cari tahu di Latihan!

Dasar-dasar Analisis Data Bayesian di R