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課程
R 的 Bayesian 資料分析基礎

使用貝氏方法的四個好處

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R 的 Bayesian 資料分析基礎

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本章將帶你認識 Bayesian 資料分析，並讓你直觀感受它如何運作。

Exercise 1: Bayes 的初體驗 Exercise 2: 未知與冰淇淋 Exercise 3: 來試試做一次貝葉斯資料分析 Exercise 4: 用 prop_model 模擬擲硬幣 Exercise 5: 使用 prop_model 分析殭屍藥物 Exercise 6: 樣本與後驗摘要 Exercise 7: 檢視來自 prop_model 的樣本 Exercise 8: 摘要殭屍藥物實驗 Exercise 9: 你已經完成一些 Bayesian 資料分析！

本章將詳細探討 Bayesian 推論的基礎。

Exercise 1: 貝葉斯推論所需的要素 Exercise 2: 動手玩一個生成式模型 Exercise 3: 讓二項分配上場實作看看 Exercise 4: 使用生成式模型 Exercise 5: 你的网站可能會有多少訪客（1）？Exercise 6: 用先驗分佈表達不確定性 Exercise 7: 為模型加入先驗 Exercise 8: Bayesian 模型與條件化 Exercise 9: 用資料更新貝氏模型 Exercise 10: 你的网站可能會有多少訪客（3）？Exercise 11: 我們完成了什麼？

本章將說明 4 個理由，解釋為什麼 Bayesian 資料分析是你資料科學工具帶中的實用工具。

Exercise 1: 使用貝氏方法的四個好處

當前練習

Exercise 2: 探索將 Beta 分配作為先驗的用法 Exercise 3: 選出最能反映資訊的先驗分佈 Exercise 4: 將模型改為使用具資訊性的先驗 Exercise 5: 對照與比較 Exercise 6: 使用另一個資料集來擬合模型 Exercise 7: 計算後驗差異 Exercise 8: 決策分析 Exercise 9: 小型決策分析 1 Exercise 10: 一個小型決策分析 2 Exercise 11: 改變所有可以改的東西 Exercise 12: Poisson 分配 Exercise 13: 以每天點擊數取代每則廣告的點擊數 Exercise 14: Bayes 最佳，但也有前提…

了解貝氏定理的核心概念，以及如何將其用於統計推論。

Exercise 1: 機率規則 Exercise 2: 撲克牌與加法法則 Exercise 3: 撲克牌與乘法法則 Exercise 4: 計算概似度 Exercise 5: 從 rbinom 到 dbinom Exercise 6: 使用 dbinom 計算機率 Exercise 7: 貝氏計算 Exercise 8: 計算聯合分配 Exercise 9: 再次以資料作為條件 Exercise 10: 條件化的捷徑 Exercise 11: 貝葉斯定理 Exercise 12: Poisson 模型說明

學習如何使用常態分配分析連續型資料，並在 R 中試用實作的 Bayesian 分析工具。

Exercise 1: 常態湖的水溫 Exercise 2: rnorm、dnorm 與新生兒體重 Exercise 3: 水溫的貝葉斯模型 Exercise 4: 殭屍 IQ 的貝氏模型 Exercise 5: 用目測來猜殭屍的平均 IQ？Exercise 6: 回答這個問題：我該辦一場海灘派對嗎？Exercise 7: 從殭屍的後驗分佈取樣 Exercise 8: 但下一個殭屍會有多聰明？Exercise 9: 實用工具：BEST Exercise 10: 最佳模型與減肥中的殭屍 Exercise 11: BEST 具備穩健性 Exercise 12: 你學到了什麼？我們還漏了哪些？