Ce ai învățat? Ce am ratat?

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Am acoperit

Metode computaționale
- Eșantionare prin respingere
- Aproximare prin grilă
- Lanțuri Markov Monte Carlo (MCMC)

> head(sample)

mu    sigma
39.39 10.18
39.39 21.77
40.90 20.26
45.45 13.20
34.84 12.70
40.90 12.70

pred_iq <- rnorm(10000, mean = sample$mu, sd = sample$sigma)
sum(pred_iq >= 60) / length(pred_iq)

0.0901

Faptul că abordarea bayesiană poate fi folosită pentru modele mult mai complexe.
Cum se aleg priorii și modelele potrivite.
Legătura dintre statistica bayesiană și statistica clasică.
Metode computaționale avansate.
Instrumente computaționale avansate.

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R