베이즈 추론에 필요한 요소

R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초

Rasmus Bååth

Data Scientist

생성 모델이란?

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- ???
n_zombies <- ???

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- ???
}

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success}

data

FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

좀비 약물 생성 모델

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0

이 모델을 직접 실행해 보세요!

R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초