Puțin context

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Probabilitate

Un număr între 0 și 1.
O afirmație despre certitudine / incertitudine.
1 înseamnă certitudine completă că ceva este adevărat.
0 înseamnă certitudine completă că ceva nu este adevărat.
Nu se referă doar la evenimente da/nu.

Rolul distribuțiilor de probabilitate în analiza bayesiană este de a reprezenta incertitudinea, iar rolul inferenței bayesiene este de a actualiza aceste distribuții pentru a reflecta ce s-a învățat din date.

Un model bayesian pentru proporția de succes

prop_model(data)
data este un vector de succese și eșecuri reprezentate prin 1 și 0.
Există o proporție de succes subiacentă necunoscută.
Dacă un punct de date este un succes depinde doar de această proporție.
Înainte de a vedea date, orice proporție de succes subiacentă este la fel de probabilă.
Rezultatul este o distribuție de probabilitate ce reprezintă ce știe modelul despre proporția de succes subiacentă.

Testarea prop_model

data <- c()
prop_model(data)

Testarea prop_model

data <- c(0)
prop_model(data)

Testarea prop_model

data <- c(0, 1)
prop_model(data)

Testarea prop_model

data <- c(0, 1, 0)
prop_model(data)

Testarea prop_model

data <- c(0, 1, 0, 0)
prop_model(data)

Testarea prop_model

data <- c(0, 1, 0, 0, 0)
prop_model(data)

Testarea prop_model

data <- c(0, 1, 0, 0, 0, 1)
prop_model(data)

Acum, testați prop_model!

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R