貝葉斯推論需要的組成

R 的 Bayesian 資料分析基礎

Rasmus Bååth

Data Scientist

什麼是生成式模型？

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- ???
n_zombies <- ???

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- ???
}

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success}

data

FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE FALSE

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0

殭屍藥物的生成式模型

# Parameters
prop_success <- 0.15
n_zombies <- 13
# Simulating data
data <- c()
for(zombie in 1:n_zombies) {
  data[zombie] <- runif(1, min = 0, max = 1) < prop_success
}
data <- as.numeric(data)
data

0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0

來試跑這個模型吧！

R 的 Bayesian 資料分析基礎