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R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद

Rasmus Bååth

Data Scientist

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  • कम्प्यूटेशनल मेथड्स
    • Rejection sampling
    • Grid approximation
    • Markov chain Monte Carlo (MCMC)
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  • जेनरेटिव मॉडल्स:

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  • ऐसी सैंपल्स के साथ काम करना जो probability distributions को दर्शाते हैं:
> head(sample)
mu    sigma
39.39 10.18
39.39 21.77
40.90 20.26
45.45 13.20
34.84 12.70
40.90 12.70
pred_iq <- rnorm(10000, mean = sample$mu, sd = sample$sigma)
sum(pred_iq >= 60) / length(pred_iq)
0.0901
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जो हमने कवर नहीं किया

  • कि Bayesian अप्रोच साधारण मॉडलों से कहीं अधिक पर लागू हो सकती है.
  • किन priors और मॉडलों का चयन करें, यह कैसे तय करें.
  • Bayesian statistics का classical statistics से संबंध.
  • और उन्नत कम्प्यूटेशनल मेथड्स.
  • और उन्नत कम्प्यूटेशनल टूल्स.
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