Порівнювати й зіставляти — просто!

Основи байєсівського аналізу даних у R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Розподіл імовірностей для цікавого параметра

Ще причини використовувати баєсівський аналіз даних

Ви можете додати джерела інформації, крім даних.
Ви можете порівнювати будь‑які групи чи набори даних.
Ви можете використати результат баєсівського аналізу для аналізу рішень.
Ви можете змінювати статистичну модель.

Невеликий аналіз рішень

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

Приймайте рішення на основі даних!

Основи байєсівського аналізу даних у R