Prior मॉडल

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

Alicia Johnson

Associate Professor, Macalester College

कोर्स लक्ष्य

  • बुनियादी, जनरलाइज़ होने वाले Bayesian मॉडल एक्सप्लोर करें (जैसे: Beta-Binomial, Normal-Normal, और Bayesian regression)

  • RJAGS से Bayesian मॉडल define, compile, और simulate करें

  • RJAGS आउटपुट से Bayesian posterior inference करें

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Bayesian चुनाव: Prior

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Bayesian चुनाव: Prior

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

Bayesian चुनाव: Prior

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

Bayesian चुनाव: Data

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Bayesian चुनाव: Posterior

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

Bayesian चुनाव: नया data

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Bayesian चुनाव: नया posterior

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

Bayesian चुनाव: और नया data

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

Bayesian चुनाव: और नया posterior

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Bayesian सोच

एक Bayesian posterior मॉडल:

  • Prior मॉडल और observed data की समझ को जोड़ता है
  • नया data आते ही बदलता रहता है

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Prior मॉडल बनाना

  • $p$ = आपका समर्थन करने वालों का proportion
  • $p$ 0 और 1 के बीच है
  • $p$ के लिए prior मॉडल Beta distribution है, जिसके shape parameters 45 और 55 हैं

$$p \sim \text{Beta}(45, 55)$$

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Prior ट्यून करना

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अभ्यास करते हैं!

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