Kim jest Bayes? Czym jest Bayes?

Bayesowska analiza danych w Pythonie

Michal Oleszak

Machine Learning Engineer

Kim jest Bayes?

Thomas Bayes

¹ Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=14532025

Prezenter pogody prognozujący 50% szans na deszcz.

Ciężkie, ciemne chmury i piorun.

Wnioskowanie bayesowskie polega na aktualizowaniu przekonań w miarę napływu nowych informacji.

Wnioskowanie bayesowskie polega na aktualizowaniu przekonań w miarę napływu nowych informacji.
Różni się znacznie od podejścia klasycznego.

	Podejście frekwentystyczne (klasyczne)	Podejście bayesowskie
prawdopodobieństwo
parametry

Wnioskowanie bayesowskie polega na aktualizowaniu przekonań w miarę napływu nowych informacji.
Różni się znacznie od podejścia klasycznego.

	Podejście frekwentystyczne (klasyczne)	Podejście bayesowskie
prawdopodobieństwo	proporcja wyników	stopień przekonania
parametry

Wnioskowanie bayesowskie polega na aktualizowaniu przekonań w miarę napływu nowych informacji.
Różni się znacznie od podejścia klasycznego.

	Podejście frekwentystyczne (klasyczne)	Podejście bayesowskie
prawdopodobieństwo	proporcja wyników	stopień przekonania
parametry	stałe wartości	zmienne losowe

Naturalna obsługa niepewności (parametry mają rozkłady!).
Możliwość uwzględnienia wiedzy eksperckiej w modelu (prawdopodobieństwo jako stopień przekonania!).
Brak konieczności opierania się na stałych, takich jak wartości p.
Statystycznie poprawne nawet przy małej ilości danych.
Często zgodne z wynikami frekwentystycznymi, lecz oferuje większą elastyczność.

Rozkład zmiennej losowej określa, jakie wartości może przyjmować i z jakimi prawdopodobieństwami.
Może być dyskretny (skończony zbiór wartości) lub ciągły (nieskończenie wiele wartości).
Rozkłady ciągłe można wizualizować na wykresie gęstości.

Symetryczna, dzwonowata krzywa z maksimum w okolicach wartości 165 na osi X.

print(draws)

[146.58686154393, 159.40688614250, ..., ]

print(len(draws))

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.kdeplot(draws, shade=True)
plt.show()

Symetryczna, dzwonowata krzywa z maksimum w okolicach wartości 165 na osi X.

Bayesowska analiza danych w Pythonie