Ви змінили апріор!

Основи байєсівського аналізу даних у R

Rasmus Bååth

Data Scientist

Далі: чому варто використовувати баєсівський аналіз даних

Можна врахувати додаткові джерела інформації, окрім даних.
Можна порівнювати будь-які групи або набори даних.
Результат баєсівського аналізу можна використати для аналізу рішень.
Можна змінити базову статистичну модель.

Порівняння оголошень: відео і текст

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
13       0.10      0.13
14       0.15      0.03
15       0.07      0.05
16       0.14      0.09
...      ...       ...

Порівняння оголошень: відео і текст

posterior$prop_diff <- posterior$video_prop - posterior$text_prop
posterior

   video_prop text_prop prop_diff
1        0.08      0.10     -0.02
2        0.10      0.07      0.03
3        0.16      0.05      0.11
4        0.09      0.05      0.04
5        0.18      0.03      0.15
6        0.13      0.05      0.08
7        0.12      0.10      0.02
8        0.10      0.04      0.06
9        0.11      0.09      0.02
10       0.18      0.05      0.13
11       0.12      0.04      0.08
12       0.13      0.07      0.06
13       0.10      0.13     -0.03
14       0.15      0.03      0.11
15       0.07      0.05      0.01
...      ...       ...       ...

Який вигляд має розподіл prop_diff()?

Основи байєсівського аналізу даних у R