कुछ भी और सब कुछ बदलें

R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद

Rasmus Bååth

Data Scientist

Bayesian डेटा विश्लेषण अपनाने के और कारण

1. आप डेटा के अलावा और सूचना स्रोत जोड़ सकते हैं.
2. आप समूहों या डेटासेट्स के बीच कोई भी तुलना कर सकते हैं.
3. आप Bayesian विश्लेषण के नतीजे से Decision Analysis कर सकते हैं.
4. आप आधारभूत सांख्यिकीय मॉडल बदल सकते हैं.

बायनोमियल मॉडल को पूरी तरह बदलें

• क्यों? क्योंकि आपके पास नया डेटा है...
• आपकी साइट के लिए एक banner ad.
• आप प्रति view नहीं, प्रति दिन भुगतान करते हैं.
• एक ट्रायल में एक दिन में 19 क्लिक मिले
• अगर हम यह बैनर लें तो औसतन रोज़ कितनी साइट विज़िट्स की उम्मीद करें?

प्रति दिन काउंट्स का एक मॉडल

• दिन को 1440 मिनट में बाँटें.
• कितने प्रतिशत मिनट में ad पर क्लिक होता है?

प्रति दिन काउंट्स का एक मॉडल

• दिन को 1440 मिनट में बाँटें.
• कितने प्रतिशत मिनट में ad पर क्लिक होता है?
• दिन को 86400 सेकंड में बाँटें.
• कितने प्रतिशत सेकंड में ad पर क्लिक होता है?

प्रति दिन काउंट्स का एक मॉडल

• दिन को 1440 मिनट में बाँटें.
• कितने प्रतिशत मिनट में ad पर क्लिक होता है?
• दिन को 86400 सेकंड में बाँटें.
• कितने प्रतिशत सेकंड में ad पर क्लिक होता है?
• दिन को 86400000 मिलीसेकंड में बाँटें.
• कितने प्रतिशत मिलीसेकंड में ad पर क्लिक होता है?

प्रति दिन काउंट्स का एक मॉडल

• दिन को 1440 मिनट में बाँटें.
• कितने प्रतिशत मिनट में ad पर क्लिक होता है?
• दिन को 86400 सेकंड में बाँटें.
• कितने प्रतिशत सेकंड में ad पर क्लिक होता है?
• दिन को 86400000 मिलीसेकंड में बाँटें.
• कितने प्रतिशत मिलीसेकंड में ad पर क्लिक होता है?
• दिन को अनंत भागों में बाँटें...
• ???

Poisson वितरण

• एक पैरामीटर: प्रति समय-इकाई औसत घटनाएँ.
• rpois Poisson वितरण से सैंपल लेता है.

Poisson वितरण

n_clicks <- rpois(n = 100000, lambda = 20)
hist(n_clicks)

आइए अभ्यासों में जानें!

R में Bayesian डेटा विश्लेषण की बुनियाद