Definire un modello di regressione bayesiana

Ti è stato chiesto di costruire un modello predittivo per prevedere il numero giornaliero di clic in base al numero di annunci di abbigliamento e di sneakers mostrati agli utenti. Decidi di usare una regressione lineare bayesiana. Hai definito il modello come segue:

Model definition specifying the number of clicks to have a normal distribution with the mean β0 + β1 * clothes-ads-shown + β2 * sneakers-ads-shown, and some standard deviation. The prior for β0 is N(0, 001), for β1 it's N(0.1, 0.3) and for β2 it's N(0.2, 0.2).

Quale delle seguenti affermazioni è falsa per il tuo modello?

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Fai i primi passi nel mondo bayesiano. In questo capitolo ti presenteremo i concetti di base di probabilità e distribuzioni statistiche, oltre al famoso Teorema di Bayes, la pietra angolare dei metodi bayesiani. Infine, costruirai il tuo primo modello bayesiano per trarre conclusioni da lanci di moneta casuali.

Exercise 1: Chi è Bayes? Che cos'è Bayes?Exercise 2: Bayesiani vs. Frequentisti Exercise 3: Distribuzioni di probabilità Exercise 4: Probabilità e teorema di Bayes Exercise 5: Giochiamo a carte Exercise 6: Filtro antispam bayesiano Exercise 7: Cosa dice il test?Exercise 8: Assaporando Bayes Exercise 9: Lanciare una moneta Exercise 10: Più lanci, più impari Exercise 11: Ehi, questa moneta è equa?

È il momento di guardare sotto il cofano bayesiano. Imparerai ad applicare il Teorema di Bayes a dati sull’efficacia di farmaci per stimare i parametri di distribuzioni di probabilità usando la tecnica dell’approssimazione a griglia e ad aggiornare queste stime man mano che arrivano nuovi dati. Poi vedrai come incorporare conoscenze pregresse nel modello e, per finire, farai pratica con l’importante abilità di presentare i risultati a un pubblico non tecnico.

Exercise 1: Sotto il cofano bayesiano Exercise 2: Verso l’approssimazione a griglia Exercise 3: Approssimazione a griglia senza conoscenze pregresse Exercise 4: Aggiornare la credenza a posteriori Exercise 5: Convinzione a priori Exercise 6: La verità del prior Exercise 7: Scegliere la prior giusta Exercise 8: Simulare campioni a posteriori Exercise 9: Presentare i risultati bayesiani Exercise 10: Stime puntuali Exercise 11: Intervalli credibili di massima densità a posteriori Exercise 12: Il significato di credibilità

Metti in pratica le nuove competenze di analisi dei dati bayesiana per risolvere sfide reali di business. Lavorerai con dati di marketing per vendite online per condurre A/B test, analisi decisionale e previsione con modelli di regressione lineare.

Exercise 1: Test A/B Exercise 2: Simula la posteriore beta Exercise 3: Tassi di click posteriori Exercise 4: A o B, e quanto ne siamo sicuri?Exercise 5: Quanto può andar male?Exercise 6: Analisi decisionale Exercise 7: Analisi decisionale: costo Exercise 8: Analisi decisionale: profitto Exercise 9: Regressione e forecasting Exercise 10: Definire un modello di regressione bayesiana

Esercizio attuale

Exercise 11: Analisi dei parametri della regressione Exercise 12: Distribuzione predittiva

In questo capitolo finale sfrutterai la potenza del pacchetto PyMC3 per adattare con facilità modelli di regressione bayesiana, verificare la convergenza del modello, scegliere tra modelli concorrenti e generare previsioni per nuovi dati. Per concludere, applicherai quanto appreso per trovare il prezzo ottimale degli avocado in un caso di studio di analisi bayesiana. Buon lavoro!

Exercise 1: Markov Chain Monte Carlo e stima del modello Exercise 2: Markov Chain Monte Carlo Exercise 3: Campionare dal posterior Exercise 4: Interpretare i risultati e confrontare i modelli Exercise 5: Ispezionare i campioni posteriori Exercise 6: Confrontare i modelli con WAIC Exercise 7: Fare previsioni Exercise 8: Campiona dalla densità predittiva Exercise 9: Stima dell'errore sul test Exercise 10: Quanto costa un avocado?Exercise 11: Adattare il modello Exercise 12: Ispezionare il modello Exercise 13: Ottimizzare il prezzo Exercise 14: Considerazioni finali