Меняем всё и везде

Основы байесовского анализа данных в R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Следующий аргумент в пользу байесовского анализа данных

1. Можно включать дополнительные источники информации помимо данных.
2. Можно выполнять любые сравнения между группами или наборами данных.
3. Результаты байесовского анализа можно использовать для анализа решений.
4. Можно изменить базовую статистическую модель.

Полная замена биномиальной модели

• Почему? Появились новые данные...
• Баннерная реклама для вашего сайта.
• Вы платите не за показы, а за день.
• В ходе тестирования — 19 кликов за день
• Сколько посещений сайта в день следует ожидать в среднем, если оплатить этот баннер?

Модель для подсчёта событий в день

• Разбиваем день на 1440 минут.
• Какова доля минут, в течение которых происходит клик по рекламе?

Модель для подсчёта событий в день

• Разбиваем день на 1440 минут.
• Какова доля минут, в течение которых происходит клик по рекламе?
• Разбиваем день на 86 400 секунд.
• Какова доля секунд, в течение которых происходит клик по рекламе?

Модель для подсчёта событий в день

• Разбиваем день на 1440 минут.
• Какова доля минут, в течение которых происходит клик по рекламе?
• Разбиваем день на 86 400 секунд.
• Какова доля секунд, в течение которых происходит клик по рекламе?
• Разбиваем день на 86 400 000 миллисекунд.
• Какова доля миллисекунд, в течение которых происходит клик по рекламе?

Модель для подсчёта событий в день

• Разбиваем день на 1440 минут.
• Какова доля минут, в течение которых происходит клик по рекламе?
• Разбиваем день на 86 400 секунд.
• Какова доля секунд, в течение которых происходит клик по рекламе?
• Разбиваем день на 86 400 000 миллисекунд.
• Какова доля миллисекунд, в течение которых происходит клик по рекламе?
• Разбиваем день на бесконечное число частей...
• ???

Распределение Пуассона

• Один параметр: среднее число событий за единицу времени.
• rpois генерирует выборки из распределения Пуассона.

Распределение Пуассона

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

Давайте потренируемся!

Основы байесовского анализа данных в R