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Fondamentaux de l'analyse bayésienne des données en R

Bayes est optimal, en quelque sorte...

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Cet exercice fait partie du cours

<cours>Fondamentaux de l'analyse bayésienne des données en R</cours>

IntermédiaireNiveau de compétence

4.9+

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Ce chapitre vous fera découvrir l'analyse bayésienne des données et vous donnera un aperçu concret de son fonctionnement.

Exercise 1: Un premier aperçu de Bayes Exercise 2: Inconnues et glaces Exercise 3: Essayons l'analyse de données bayésienne Exercise 4: Lancers de pièce avec prop_model Exercise 5: Drogues anti-zombies avec prop_model Exercise 6: Échantillons et résumés a posteriori Exercise 7: Examiner des échantillons issus de prop_model Exercise 8: Résumer l'expérience sur le médicament anti-zombie Exercise 9: Vous avez réalisé une analyse de données bayésienne !

Dans ce chapitre, nous examinerons en détail les fondements de l'inférence bayésienne.

Exercise 1: Les éléments nécessaires à l'inférence bayésienne Exercise 2: Faites un tour avec un modèle génératif Exercise 3: Essayez la loi binomiale Exercise 4: Utiliser un modèle génératif Exercise 5: Combien de visiteurs votre site pourrait-il recevoir (1) ?Exercise 6: Représenter l'incertitude avec des lois a priori Exercise 7: Ajouter un a priori au modèle Exercise 8: Modèles bayésiens et conditionnement Exercise 9: Mettre à jour un modèle bayésien avec des données Exercise 10: Combien de visiteurs votre site pourrait-il obtenir (3) ?Exercise 11: Qu'avons-nous accompli ?

Ce chapitre vous présentera quatre raisons pour lesquelles l'analyse bayésienne des données est un outil précieux à avoir dans votre boîte à outils de data science.

Exercise 1: Quatre bonnes raisons d'adopter Bayes Exercise 2: Explorer l'utilisation de la loi bêta comme a priori Exercise 3: Choisir l'a priori qui reflète le mieux l'information Exercise 4: Modifier le modèle pour utiliser une loi a priori informative Exercise 5: Contrastes et comparaisons Exercise 6: Ajuster le modèle avec un autre jeu de données Exercise 7: Calcul de la différence a posteriori Exercise 8: Analyse de décision Exercise 9: Une petite analyse de décision 1 Exercise 10: Une petite analyse de décision 2 Exercise 11: Modifiez tout et n'importe quoi Exercise 12: La loi de Poisson Exercise 13: Clics par jour plutôt que clics par bannière Exercise 14: Bayes est optimal, en quelque sorte...

Exercice actuel

Découvrez le théorème de Bayes et apprenez à l'utiliser pour l'inférence statistique.

Exercise 1: Règles de probabilité Exercise 2: Cartes et règle de somme Exercise 3: Cartes et règle du produit Exercise 4: Calculer des vraisemblances Exercise 5: De rbinom à dbinom Exercise 6: Calculer des probabilités avec dbinom Exercise 7: Calcul bayésien Exercise 8: Calcul d'une distribution conjointe Exercise 9: Conditionner sur les données (encore)Exercise 10: Un raccourci conditionnel Exercise 11: Théorème de Bayes Exercise 12: Description d'un modèle de Poisson

Découvrez comment utiliser la loi Normale pour analyser des données continues et essayez un outil pour l'analyse bayésienne pratique en R.

Exercise 1: La température d'un lac Normal Exercise 2: rnorm, dnorm et le poids des nouveau-nés Exercise 3: Un modèle bayésien de la température de l'eau Exercise 4: Un modèle bayésien du QI des zombies Exercise 5: À vue de nez : le QI moyen des zombies ?Exercise 6: Répondre à la question : Dois-je organiser une fête sur la plage ?Exercise 7: Échantillonner depuis la postérieure des zombies Exercise 8: Mais à quel point le prochain zombie sera-t-il intelligent ?Exercise 9: Un outil pratique : BEST Exercise 10: Les modèles BEST et des zombies au régime Exercise 11: BEST est robuste Exercise 12: Qu'avez-vous appris ? Qu'avons-nous manqué ?