तुलना करना अब आसान है!

R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद

Rasmus Bååth

Data Scientist

किसी दिलचस्प पैरामीटर पर प्रायिकता वितरण

Bayesian डेटा विश्लेषण अपनाने के और कारण

आप डेटा के अलावा अन्य सूचना स्रोत भी शामिल कर सकते हैं.
आप समूहों या डेटासेट्स के बीच कोई भी तुलना कर सकते हैं.
आप Bayesian विश्लेषण के परिणाम से Decision Analysis कर सकते हैं.
आप आधारभूत सांख्यिकीय मॉडल बदल सकते हैं.

एक छोटा decision analysis

video_cost <- 0.25
text_cost <- 0.05
visitor_spend <- 2.53

video_cost <- 0.25
text_cost <- 0.05
visitor_spend <- 2.53
posterior

   video_prop text_prop 
1        0.08      0.10 
2        0.10      0.07 
3        0.16      0.05 
4        0.09      0.05  
5        0.18      0.03 
6        0.13      0.05  
7        0.12      0.10  
8        0.10      0.04 
9        0.11      0.09
10       0.18      0.05
11       0.12      0.04
12       0.13      0.07

video_cost <- 0.25
text_cost <- 0.05
visitor_spend <- 2.53  
posterior$video_profit <- posterior$video_prop * visitor_spend - video_cost
posterior

   video_prop text_prop video_profit 
1        0.08      0.10        -0.04 
2        0.10      0.07         0.00  
3        0.16      0.05         0.15 
4        0.09      0.05        -0.02 
5        0.18      0.03         0.21
6        0.13      0.05         0.08 
7        0.12      0.10         0.06
8        0.10      0.04         0.01
9        0.11      0.09         0.02
10       0.18      0.05         0.21
11       0.12      0.04         0.06
12       0.13      0.07         0.08

video_cost <- 0.25
text_cost <- 0.05
visitor_spend <- 2.53
posterior$video_profit <- posterior$video_prop * visitor_spend - video_cost
posterior$text_profit <-posterior$text_prop * visitor_spend - text_cost
posterior

   video_prop text_prop video_profit text_profit 
1        0.08      0.10        -0.04        0.21
2        0.10      0.07         0.00        0.12
3        0.16      0.05         0.15        0.09
4        0.09      0.05        -0.02        0.08
5        0.18      0.03         0.21        0.02
6        0.13      0.05         0.08        0.09
7        0.12      0.10         0.06        0.20
8        0.10      0.04         0.01        0.05
9        0.11      0.09         0.02        0.17
10       0.18      0.05         0.21        0.09
11       0.12      0.04         0.06        0.05
12       0.13      0.07         0.08        0.12

video_cost <- 0.25
text_cost <- 0.05
visitor_spend <- 2.53
posterior$video_profit <- posterior$video_prop * visitor_spend - video_cost
posterior$text_profit <-posterior$text_prop * visitor_spend - text_cost
posterior$profit_diff <- posterior$video_profit - posterior$text_profit
posterior

   video_prop text_prop video_profit text_profit profit_diff
1        0.08      0.10        -0.04        0.21       -0.26
2        0.10      0.07         0.00        0.12       -0.12
3        0.16      0.05         0.15        0.09        0.07
4        0.09      0.05        -0.02        0.08       -0.10
5        0.18      0.03         0.21        0.02        0.18
6        0.13      0.05         0.08        0.09        0.00
7        0.12      0.10         0.06        0.20       -0.14 
8        0.10      0.04         0.01        0.05       -0.04 
9        0.11      0.09         0.02        0.17       -0.15
10       0.18      0.05         0.21        0.09        0.12
11       0.12      0.04         0.06        0.05        0.00
12       0.13      0.07         0.08        0.12       -0.04

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