Відповідаємо на запитання: чи варто влаштовувати пляжну вечірку?

Основи байєсівського аналізу даних у R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Запитання

Якою, ймовірно, є середня температура води 20 липня?
Яка ймовірність, що на наступне 20-те температура буде 18 або вище?

Апостеріорний розподіл

pars

  mu sigma probability
17.5   1.9      0.0001
18.0   1.9      0.0003
18.5   1.9      0.0014
19.0   1.9      0.0043
19.5   1.9      0.0094
20.0   1.9      0.0142
20.5   1.9      0.0151
21.0   1.9      0.0112
21.5   1.9      0.0058
22.0   1.9      0.0021
...    ...       ...

sample_indices <- sample(1:nrow(pars), size = 10000, 
                         replace = TRUE, prob = pars$probability)

sample_indices <- sample(1:nrow(pars), size = 10000, 
                         replace = TRUE, prob = pars$probability)

head(sample_indices)

430  428 1010  383  343  385

pars_sample <- pars[sample_indices, c("mu", "sigma")]
head(pars_sample)

     mu sigma
1  20.0   2.8
2  19.0   2.8
3  17.5   6.7
4  19.0   2.5
5  21.5   2.2
6  20.0   2.5
7  20.0   2.8
8  20.5   1.6
9  19.0   2.5
10 17.0   4.0

Розподіл імовірності середньої температури

hist(pars_sample$mu, 30)

Розподіл імовірності середньої температури

quantile(pars_sample$mu, c(0.05, 0.95))

  5%  95% 
17.5 22.5

Чи буде 20-го температура 18 або вище?

pred_temp <- rnorm(10000, mean = , sd = )

Чи буде 20-го температура 18 або вище?

pred_temp <- rnorm(10000, mean = pars_sample$mu, sd = pars_sample$sigma)

Чи буде 20-го температура 18 або вище?

pred_temp <- rnorm(10000, mean = pars_sample$mu, sd = pars_sample$sigma)
hist(pred_temp, 30)

Чи буде 20-го температура 18 або вище?

pred_temp <- rnorm(10000, mean = pars_sample$mu, sd = pars_sample$sigma)
hist(pred_temp, 30)
sum(pred_temp >= 18) / length(pred_temp )

0.73

А як щодо IQ зомбі?

Основи байєсівського аналізу даних у R