你學到了什麼？還缺了什麼？

R 的 Bayesian 資料分析基礎

Rasmus Bååth

Data Scientist

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  • 計算方法
    • 拒絕式抽樣
    • 格點近似
    • Markov chain Monte Carlo (MCMC)
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  • 生成式模型：

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  • 使用樣本來表示機率分佈：
> head(sample)

mu    sigma
39.39 10.18
39.39 21.77
40.90 20.26
45.45 13.20
34.84 12.70
40.90 12.70

pred_iq <- rnorm(10000, mean = sample$mu, sd = sample$sigma)
sum(pred_iq >= 60) / length(pred_iq)

0.0901
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  • Bayesian 作法能處理遠超過簡單模型的問題。
  • 如何選擇先驗與模型。
  • Bayesian 統計與傳統統計的關係。
  • 更進階的計算方法。
  • 更進階的計算工具。
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再會，謝謝！

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