Właśnie zastąpiłeś cały model!

Podstawy bayesowskiej analizy danych w R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Zastosowania bayesowskiej analizy danych

1. Można uwzględniać dodatkowe źródła informacji poza danymi.
2. Można przeprowadzać dowolne porównania między grupami lub zbiorami danych.
3. Wynik analizy bayesowskiej można wykorzystać w analizie decyzyjnej.
4. Można zmieniać bazowy model statystyczny.
5. Wnioskowanie bayesowskie jest optymalne – w pewnym sensie.

Zalety podejścia bayesowskiego

• Bayes jest optymalny w obrębie „małego świata" modelu.
• W bayesowskiej analizie danych model i obliczenia są od siebie oddzielone.

Następnie: jak efektywniej dopasowywać modele bayesowskie!

Podstawy bayesowskiej analizy danych w R