Vous venez de faire une analyse bayésienne des données !

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

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Principes fondamentaux de l'analyse de données bayésienne en R

Priors et postérieurs

  • Une priori est une loi de probabilité qui représente ce que le modèle sait avant d’observer les données.
  • Une postériori est une loi de probabilité qui représente ce que le modèle sait après avoir observé les données.
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Loi de probabilité du nombre de 6 lors de 5 lancers de dé

$$\text{p(x)} = {5\choose x}(\frac{1}{6})^x(1-(\frac{1}{6}))^{5-x}$$

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number_of_sixes

1 1 0 0 1 0 1 2 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 0 2 0
0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 2 0 1 0 0 0 1 2 1 2 0 0 1 1 3 3 0 0
1 1 1 1 1 0 0 1 2 0 1 3 1 1 1 0 1 0 1 2 0 1 1 0 1 1 1 0
2 1 0 4 0 1 2 1 1 1 2 0 1 0 1 1 0 0 2 0 0 0 0 0 1 1 0 1
0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 1 1 0 0 2 1 1 1 0 2 1 1 1 0 0 1 1 1
...

mean(number_of_sixes)

0.83
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posterior <- prop_model(data)
print(posterior)

0.23 0.36 0.20 0.21 0.12
0.10 0.03 0.16 0.09 0.14
0.23 0.05 0.15 0.26 0.22
...
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