ベイズデータ分析を実践しました！

RによるベイズデータAnalysisの基礎

Rasmus Bååth

Data Scientist

事前分布と事後分布

事前分布はデータを見る前にモデルが持つ確率分布です。
事後分布はデータを見た後にモデルが持つ確率分布です。

5個のサイコロを振ったときの6の目の数の確率分布

$$\text{p(x)} = {5\choose x}(\frac{1}{6})^x(1-(\frac{1}{6}))^{5-x}$$

number_of_sixes

1 1 0 0 1 0 1 2 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 2 0
0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 2 0 1 0 0 0 1 2 1 2 0 0 1 1 3 3 0 0
1 1 1 1 1 0 0 1 2 0 1 3 1 1 1 0 1 0 1 2 0 1 1 0 1 1 1 0
2 1 0 4 0 1 2 1 1 1 2 0 1 0 1 1 0 0 2 0 0 0 0 0 1 1 0 1
0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 1 0 0 2 1 1 1 0 2 1 1 1 0 0 1 1 1
...

mean(number_of_sixes)

0.83

posterior <- prop_model(data)
print(posterior)

0.23 0.36 0.20 0.21 0.12
0.10 0.03 0.16 0.09 0.14
0.23 0.05 0.15 0.26 0.22
...

ゾンビ薬の分析を完成させましょう！

RによるベイズデータAnalysisの基礎