हम गणना कर सकते हैं!

R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद

Rasmus Bååth

Data Scientist

सिमुलेशन बनाम कैलकुलेशन

  • 'r'-फंक्शनों से सिमुलेशन, जैसे rbinom और rpois
  • P(n_visitors = 13 | prob_success = 10%) का सिमुलेशन
n_visitors <- rbinom(n = 100000, size = 100, prob = 0.1)
sum(n_visitors == 13) / length(n_visitors)
0.074
  • 'd'-फंक्शनों से कैलकुलेशन, जैसे dbinom और dpois
  • P(n_visitors = 13 | prob_success = 10%) की गणना
dbinom(13, size = 100, prob = 0.1)
0.074
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  • P(n_visitors = 13 या n_visitors = 14 | prob_success = 10%) की गणना
dbinom(13, size = 100, prob = 0.1) + dbinom(14, size = 100, prob = 0.1)
0.126
  • P(n_visitors | prop_success = 10%) की गणना
n_visitors = seq(0, 100, by = 1)
probability <- dbinom(n_visitors, size = 100, prob = 0.1)
n_visitors
0 1 2 3 4 5 6 7 ...
probability
0.000 0.000 0.002 0.006 0.016 0.034 0.060 0.089 ...
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कैलकुलेटेड डिस्ट्रीब्यूशन का प्लॉट

plot(n_visitors, probability, type = "h")

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कंटिन्युअस डिस्ट्रीब्यूशन्स

  • यूनिफॉर्म डिस्ट्रीब्यूशन
x <- runif(n = 100000, min = 0.0, max = 0.2)
hist(x)

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कंटिन्युअस डिस्ट्रीब्यूशन्स

  • यूनिफॉर्म डिस्ट्रीब्यूशन
    • runif का d-वर्ज़न dunif है:
dunif(x = 0.12, min = 0.0, max = 0.2)
5
  • Probability density: सापेक्ष संभावना का एक रूप
x = seq(0, 0.2, by=0.01)
dunif(x, min = 0.0, max = 0.2)
5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
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