Porównywanie jest proste!

Podstawy bayesowskiej analizy danych w R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Rozkład prawdopodobieństwa interesującego parametru

Kolejny powód, by stosować bayesowską analizę danych

Można uwzględniać dodatkowe źródła informacji poza danymi.
Można dokonywać dowolnych porównań między grupami lub zbiorami danych.
Wyniki analizy bayesowskiej można wykorzystać do analizy decyzyjnej.
Można modyfikować podstawowy model statystyczny.

Prosta analiza decyzyjna

video_cost <- 0.25
text_cost <- 0.05
visitor_spend <- 2.53

video_cost <- 0.25
text_cost <- 0.05
visitor_spend <- 2.53
posterior

   video_prop text_prop 
1        0.08      0.10 
2        0.10      0.07 
3        0.16      0.05 
4        0.09      0.05  
5        0.18      0.03 
6        0.13      0.05  
7        0.12      0.10  
8        0.10      0.04 
9        0.11      0.09
10       0.18      0.05
11       0.12      0.04
12       0.13      0.07

video_cost <- 0.25
text_cost <- 0.05
visitor_spend <- 2.53  
posterior$video_profit <- posterior$video_prop * visitor_spend - video_cost
posterior

   video_prop text_prop video_profit 
1        0.08      0.10        -0.04 
2        0.10      0.07         0.00  
3        0.16      0.05         0.15 
4        0.09      0.05        -0.02 
5        0.18      0.03         0.21
6        0.13      0.05         0.08 
7        0.12      0.10         0.06
8        0.10      0.04         0.01
9        0.11      0.09         0.02
10       0.18      0.05         0.21
11       0.12      0.04         0.06
12       0.13      0.07         0.08

video_cost <- 0.25
text_cost <- 0.05
visitor_spend <- 2.53
posterior$video_profit <- posterior$video_prop * visitor_spend - video_cost
posterior$text_profit <-posterior$text_prop * visitor_spend - text_cost
posterior

   video_prop text_prop video_profit text_profit 
1        0.08      0.10        -0.04        0.21
2        0.10      0.07         0.00        0.12
3        0.16      0.05         0.15        0.09
4        0.09      0.05        -0.02        0.08
5        0.18      0.03         0.21        0.02
6        0.13      0.05         0.08        0.09
7        0.12      0.10         0.06        0.20
8        0.10      0.04         0.01        0.05
9        0.11      0.09         0.02        0.17
10       0.18      0.05         0.21        0.09
11       0.12      0.04         0.06        0.05
12       0.13      0.07         0.08        0.12

video_cost <- 0.25
text_cost <- 0.05
visitor_spend <- 2.53
posterior$video_profit <- posterior$video_prop * visitor_spend - video_cost
posterior$text_profit <-posterior$text_prop * visitor_spend - text_cost
posterior$profit_diff <- posterior$video_profit - posterior$text_profit
posterior

   video_prop text_prop video_profit text_profit profit_diff
1        0.08      0.10        -0.04        0.21       -0.26
2        0.10      0.07         0.00        0.12       -0.12
3        0.16      0.05         0.15        0.09        0.07
4        0.09      0.05        -0.02        0.08       -0.10
5        0.18      0.03         0.21        0.02        0.18
6        0.13      0.05         0.08        0.09        0.00
7        0.12      0.10         0.06        0.20       -0.14 
8        0.10      0.04         0.01        0.05       -0.04 
9        0.11      0.09         0.02        0.17       -0.15
10       0.18      0.05         0.21        0.09        0.12
11       0.12      0.04         0.06        0.05        0.00
12       0.13      0.07         0.08        0.12       -0.04

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