Dopasowano bayesowski model normalny!

Podstawy bayesowskiej analizy danych w R

Rasmus Bååth

Data Scientist

BEST

Bayesowski model opracowany przez Johna Kruschke'ego.
Zakłada, że dane pochodzą z rozkładu t.

BEST

Bayesowski model opracowany przez Johna Kruschke'ego.
Zakłada, że dane pochodzą z rozkładu t.
Estymuje średnią, odchylenie standardowe i parametr stopni swobody.
library(BEST)
Wykorzystuje metodę Monte Carlo łańcuchów Markowa (MCMC).

Użyjmy BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)

Użyjmy BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)

Użyjmy BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
fit

MCMC fit results for BEST analysis:

       mean     sd median  HDIlo HDIup  
mu    43.15  3.810  43.28 35.367 50.49 
nu    27.42 26.647  18.91  1.001 81.59 
sigma 11.00  3.754  10.44  4.857 18.38

Użyjmy BEST!

library(BEST)
iq <- c(55, 44, 34, 18, 51, 40, 40, 49, 48, 46)
fit <- BESTmcmc(iq)
plot(fit)

Wypróbuj BEST samodzielnie!

Podstawy bayesowskiej analizy danych w R