Umíme počítat!

Základy bayesovské analýzy dat v R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Simulace vs. výpočet

  • Simulace pomocí funkcí 'r', například rbinom a rpois
  • Simulace P(n_visitors = 13 | prob_success = 10 %)
n_visitors <- rbinom(n = 100000, size = 100, prob = 0.1)
sum(n_visitors == 13) / length(n_visitors)

0.074
  • Výpočet pomocí funkcí 'd', například dbinom a dpois
  • Výpočet P(n_visitors = 13 | prob_success = 10 %)
dbinom(13, size = 100, prob = 0.1)

0.074
Základy bayesovské analýzy dat v R
  • Výpočet P(n_visitors = 13 nebo n_visitors = 14 | prob_success = 10 %)
dbinom(13, size = 100, prob = 0.1) + dbinom(14, size = 100, prob = 0.1)

0.126
  • Výpočet P(n_visitors | prop_success = 10 %)
n_visitors = seq(0, 100, by = 1)
probability <- dbinom(n_visitors, size = 100, prob = 0.1)

n_visitors

0 1 2 3 4 5 6 7 ...

probability

0.000 0.000 0.002 0.006 0.016 0.034 0.060 0.089 ...
Základy bayesovské analýzy dat v R

Vykreslení vypočteného rozdělení

plot(n_visitors, probability, type = "h")

Základy bayesovské analýzy dat v R

Spojitá rozdělení

  • Rovnoměrné rozdělení
x <- runif(n = 100000, min = 0.0, max = 0.2)
hist(x)

Základy bayesovské analýzy dat v R

Spojitá rozdělení

  • Rovnoměrné rozdělení
    • Funkce 'd' k runif je dunif:
dunif(x = 0.12, min = 0.0, max = 0.2)

5
  • Hustota pravděpodobnosti: Druh relativní pravděpodobnosti
x = seq(0, 0.2, by=0.01)
dunif(x, min = 0.0, max = 0.2)

5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Základy bayesovské analýzy dat v R

Vyzkoušejte to!

Základy bayesovské analýzy dat v R

Preparing Video For Download...