In dit hoofdstuk maak je kennis met Bayesiaanse data-analyse en krijg je een gevoel voor hoe het werkt.

Een eerste kennismaking met Bayes

Onbekenden en ijsjes

Aan de slag met Bayesiaanse data-analyse

Muntworpen met prop_model

Zombiemedicijn met prop_model

Steekproeven en posterior-samenvattingen

Kijken naar steekproeven uit prop_model

Samenvatten van het zombiemedicijn-experiment

Je hebt Bayesian data analysis gedaan!

Wat is Bayesiaanse data-analyse?

In dit hoofdstuk bekijken we de fundamenten van Bayesiaanse inferentie in detail.

De onderdelen die je nodig hebt voor Bayesiaanse inferentie

Laat een generatief model eens draaien

Ga aan de slag met de binomiale verdeling

Een generatief model gebruiken

Hoeveel bezoekers zou je site kunnen krijgen (1)?

Onzekerheid weergeven met priors

Een prior aan het model toevoegen

Bayesiaanse modellen en conditioneren

Werk een Bayesiaans model bij met data

Hoeveel bezoekers zou je site kunnen krijgen (3)?

Wat hebben we gedaan?

Hoe werkt Bayesiaanse inferentie?

Dit hoofdstuk laat je vier redenen zien waarom Bayesiaanse data-analyse een nuttige tool is voor in je data science-gereedschapsriem.

Vier goede dingen aan Bayes

Onderzoek het gebruik van de Beta-verdeling als prior

Kies de prior die de informatie het beste weergeeft

Pas het model aan om een informatieve prior te gebruiken

Contrast en vergelijkingen

Pas het model toe op een andere gegevensset

De posterieure verschillen berekenen

Beslissingsanalyse

Een kleine beslissingsanalyse 1

Een kleine beslissingsanalyse 2

Verander alles wat je wilt

De Poissonverdeling

Kliks per dag in plaats van kliks per advertentie

Bayes is optimaal, soort van...

Waarom Bayesiaanse data-analyse gebruiken?

Leer waar de stelling van Bayes over gaat en hoe je die gebruikt voor statistische inferentie.

Kansregels

Kaarten en de somregel

Kaarten en de productregel

Kansdichtheden berekenen

Van rbinom naar dbinom

Kansen berekenen met dbinom

Bayesiaanse berekening

Een gezamenlijke verdeling berekenen

Conditioneren op de data (opnieuw)

Een conditionele shortcut

Stelling van Bayes

Een Poisson-modelbeschrijving

Bayesiaanse inferentie met de stelling van Bayes

Leer hoe je de normale verdeling gebruikt om continue data te analyseren en probeer een tool uit voor praktische Bayesiaanse analyse in R.

De temperatuur in een Normaal meer

rnorm, dnorm en het gewicht van pasgeborenen

Een Bayesiaans model van watertemperatuur

Een Bayesiaans model van zombie-IQ

Op het oog het gemiddelde IQ van zombies bepalen?

De vraag beantwoorden: moet ik een strandfeest geven?

Steekproeven uit de zombie-posterior

Maar hoe slim zal de volgende zombie zijn?

Een praktisch hulpmiddel: BEST

De BEST-modellen en zombies op dieet

BEST is robuust

Wat heb je geleerd? Wat hebben we gemist?

Meer parameters, meer data en meer Bayes

Bayesiaanse data-analyse is een benadering van statistische modellering en Machine Learning die steeds populairder wordt. Het biedt één uniform kader om probleemgerichte modellen te bouwen die je kunt gebruiken voor zowel statistische inferentie als voorspellen. Deze cursus maakt je wegwijs in Bayesiaanse data-analyse: wat het is, hoe het werkt en waarom het een nuttige tool is voor in je data science-gereedschapskist.

Introduction to R

Leer wat Bayesiaanse data-analyse is en hoe het te gebruiken voor bedrijfsmodellering in R.

Basisprincipes van Bayesiaanse data-analyse in R

Ontdek wat Bayesian data-analyse is, hoe het werkt en waarom het onmisbaar is in je data science-toolbox.

Vier goede dingen aan Bayes

Create Your Free Account