Model prior

Pemodelan Bayesian dengan RJAGS

Alicia Johnson

Associate Professor, Macalester College

Tujuan kursus

Jelajahi model Bayesian dasar yang dapat digeneralisasi (mis.: Beta-Binomial, Normal-Normal, dan regresi Bayesian)
Definisikan, kompilasi, dan simulasikan model Bayesian dengan RJAGS
Lakukan inferensi posterior Bayesian menggunakan keluaran RJAGS

Pemilu Bayesian: Prior

Pemilu Bayesian: Prior

Pemilu Bayesian: Prior

Pemilu Bayesian: Data

Pemilu Bayesian: Posterior

Pemilu Bayesian: Data baru

Pemilu Bayesian: Posterior baru

Pemilu Bayesian: Data lebih baru

Pemilu Bayesian: Posterior lebih baru

Pemikiran Bayesian

Model posterior Bayesian:

Menggabungkan wawasan dari model prior dan data teramati
Berubah saat data baru masuk

Membangun model prior

$p$ = proporsi yang mendukung Anda
$p$ berada antara 0 dan 1
Model prior untuk $p$ adalah distribusi Beta dengan parameter bentuk 45 dan 55

$$p \sim \text{Beta}(45, 55)$$

Menyetel prior

Ayo berlatih!

Pemodelan Bayesian dengan RJAGS

Preparing Video For Download...