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R 中的贝叶斯数据分析基础

Rasmus Bååth

Data Scientist

继续：使用贝叶斯数据分析的理由

1. 除数据外可纳入其他信息来源。
2. 可比较任意组或数据集。
3. 可用贝叶斯分析结果做决策分析。
4. 你可以更换底层统计模型。

彻底替换二项模型

• 为什么？因为你有了新数据……
• 你的网站有一个横幅广告。
• 你不是按展示付费，而是按天付费。
• 一次试投放当天获得 19 次点击
• 若购买此横幅，平均应期望多少日访问量？

按天计数的模型

• 将一天分成 1440 分钟。
• 有多大比例的分钟会产生一次广告点击？

按天计数的模型

• 将一天分成 1440 分钟。
• 有多大比例的分钟会产生一次广告点击？
• 将一天分成 86400 秒。
• 有多大比例的秒会产生一次广告点击？

按天计数的模型

• 将一天分成 1440 分钟。
• 有多大比例的分钟会产生一次广告点击？
• 将一天分成 86400 秒。
• 有多大比例的秒会产生一次广告点击？
• 将一天分成 86400000 毫秒。
• 有多大比例的毫秒会产生一次广告点击？

按天计数的模型

• 将一天分成 1440 分钟。
• 有多大比例的分钟会产生一次广告点击？
• 将一天分成 86400 秒。
• 有多大比例的秒会产生一次广告点击？
• 将一天分成 86400000 毫秒。
• 有多大比例的毫秒会产生一次广告点击？
• 将一天分成无穷多个部分……
• ？？？

泊松分布

• 一个参数：每单位时间的平均事件数。
• rpois 从泊松分布采样。

泊松分布

n_clicks <- rpois(n = 100000, lambda = 20)
hist(n_clicks)

让我们在练习中验证！

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