ÎncepețiÎncepe gratuit

Acasă
Cursuri
Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

Patru avantaje ale analizei bayesiene

Create Your Free Account

or

Email Address

Password

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Acest exercițiu face parte din cursul

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

Începe cursul gratuit

Acest capitol te introduce în analiza bayesiană a datelor și îți oferă o primă imagine asupra modului în care funcționează.

Exercise 1: O primă întâlnire cu Bayes Exercise 2: Necunoscute și înghețate Exercise 3: Să încercăm analiza bayesiană a datelor Exercise 4: Aruncări de monedă cu prop_model Exercise 5: Medicamentul zombi cu prop_model Exercise 6: Eșantioane și rezumate ale distribuției posterioare Exercise 7: Explorarea eșantioanelor din prop_model Exercise 8: Rezumarea experimentului cu medicamentul pentru zombi Exercise 9: Ai realizat o analiză bayesiană a datelor!

În acest capitol vom examina în detaliu fundamentele inferenței bayesiene.

Exercise 1: Elementele necesare pentru inferența bayesiană Exercise 2: Testează un model generativ Exercise 3: Explorează distribuția binomială Exercise 4: Folosind un model generativ Exercise 5: Câți vizitatori ar putea primi site-ul tău (1)?Exercise 6: Reprezentarea incertitudinii prin distribuții a priori Exercise 7: Adăugarea unui prior la model Exercise 8: Modele bayesiene și condiționare Exercise 9: Actualizează un model bayesian cu date Exercise 10: Câți vizitatori ar putea primi site-ul tău (3)?Exercise 11: Ce am făcut?

Acest capitol îți prezintă patru motive pentru care analiza bayesiană a datelor este un instrument util în setul tău de instrumente pentru știința datelor.

Exercise 1: Patru avantaje ale analizei bayesiene

Exercițiul curent

Exercise 2: Explorează distribuția Beta ca distribuție a priori Exercise 3: Alege priorul care surprinde cel mai bine informația disponibilă Exercise 4: Modifică modelul pentru a folosi un prior informativ Exercise 5: Contraste și comparații Exercise 6: Antrenează modelul pe un alt set de date Exercise 7: Calcularea diferenței posterioare Exercise 8: Analiză decizională Exercise 9: O mică analiză decizională 1 Exercise 10: O mică analiză decizională 2 Exercise 11: Schimbă orice și oricât Exercise 12: Distribuția Poisson Exercise 13: Clicuri pe zi în loc de clicuri pe reclamă Exercise 14: Bayes este optim, într-un fel...

Descoperă ce reprezintă teorema lui Bayes și cum o poți folosi pentru inferența statistică.

Exercise 1: Reguli de probabilitate Exercise 2: Cărțile de joc și regula sumei Exercise 3: Cărțile de joc și regula produsului Exercise 4: Calcularea probabilităților de apariție Exercise 5: De la rbinom la dbinom Exercise 6: Calcularea probabilităților cu dbinom Exercise 7: Calcul bayesian Exercise 8: Calcularea unei distribuții comune Exercise 9: Condiționarea pe date (din nou)Exercise 10: O scurtătură condiționată Exercise 11: Teorema lui Bayes Exercise 12: Descrierea unui model Poisson

Află cum să folosești distribuția normală pentru analiza datelor continue și testează un instrument practic de analiză bayesiană în R.

Exercise 1: Temperatura într-un lac Normal Exercise 2: rnorm, dnorm și greutatea nou-născuților Exercise 3: Un model bayesian al temperaturii apei Exercise 4: Un model bayesian al IQ-ului zombilor Exercise 5: Estimezi vizual media IQ-ului zombiilor?Exercise 6: Răspuns la întrebare: Ar trebui să organizez o petrecere pe plajă?Exercise 7: Eșantionare din distribuția posterioară zombie Exercise 8: Dar cât de inteligent va fi următorul zombie?Exercise 9: Un instrument practic: BEST Exercise 10: Modelele BEST și zombii la dietă Exercise 11: BEST este robust Exercise 12: Ce ai învățat? Ce am ratat?