Bayesian inference के लिए ज़रूरी हिस्से

R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद

Rasmus Bååth

Data Scientist

Generative model क्या है?

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- ???
n_zombies <- ???

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- ???
}

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success}

data

FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

Generative ज़ॉम्बी ड्रग मॉडल

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0

इस मॉडल को आज़माएँ!

R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद