Schimbați orice și totul

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Următorul motiv pentru analiza bayesiană a datelor

1. Puteți include surse de informații suplimentare față de date.
2. Puteți face orice comparații între grupuri sau seturi de date.
3. Puteți folosi rezultatul unei analize bayesiene pentru Analiza Decizională.
4. Puteți schimba modelul statistic de bază.

Înlocuiți complet modelul binomial

• De ce? Aveți date noi...
• Un banner publicitar pentru site-ul dvs.
• Nu plătiți per vizualizare, ci pe zi.
• Un test a generat 19 clicuri într-o zi
• Câte vizite zilnice pe site ne așteptăm, în medie, dacă plătim pentru acest banner?

Un model pentru numărări pe zi

• Împărțiți ziua în 1440 de minute.
• Ce proporție de minute generează un clic pe anunț?

Un model pentru numărări pe zi

• Împărțiți ziua în 1440 de minute.
• Ce proporție de minute generează un clic pe anunț?
• Împărțiți ziua în 86400 de secunde.
• Ce proporție de secunde generează un clic pe anunț?

Un model pentru numărări pe zi

• Împărțiți ziua în 1440 de minute.
• Ce proporție de minute generează un clic pe anunț?
• Împărțiți ziua în 86400 de secunde.
• Ce proporție de secunde generează un clic pe anunț?
• Împărțiți ziua în 86400000 de milisecunde.
• Ce proporție de milisecunde generează un clic pe anunț?

Un model pentru numărări pe zi

• Împărțiți ziua în 1440 de minute.
• Ce proporție de minute generează un clic pe anunț?
• Împărțiți ziua în 86400 de secunde.
• Ce proporție de secunde generează un clic pe anunț?
• Împărțiți ziua în 86400000 de milisecunde.
• Ce proporție de milisecunde generează un clic pe anunț?
• Împărțiți ziua în părți infinite...
• ???

Distribuția Poisson

• Un singur parametru: numărul mediu de evenimente pe unitate de timp.
• rpois generează eșantioane din distribuția Poisson.

Distribuția Poisson

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

Aflați în exerciții!

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R