Bạn đã fit xong một mô hình Normal Bayes!

Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

Rasmus Bååth

Data Scientist

BEST

  • Một mô hình Bayes do John Kruschke phát triển.
  • Giả định dữ liệu đến từ phân phối t.

Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

BEST

  • Một mô hình Bayes do John Kruschke phát triển.
  • Giả định dữ liệu đến từ phân phối t.
  • Ước lượng trung bình, độ lệch chuẩn và bậc tự do.
  • library(BEST)
  • Dùng Markov chain Monte Carlo (MCMC).
Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

Hãy dùng BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

Hãy dùng BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

Hãy dùng BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
fit

Kết quả fit MCMC cho phân tích BEST:

       mean     sd median  HDIlo HDIup  
mu    43.15  3.810  43.28 35.367 50.49 
nu    27.42 26.647  18.91  1.001 81.59 
sigma 11.00  3.754  10.44  4.857 18.38
Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

Hãy dùng BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
plot(fit)

Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

Bạn tự thử BEST nhé!

Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

Preparing Video For Download...