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R 中的贝叶斯数据分析基础

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本练习是课程的一部分

R 中的贝叶斯数据分析基础

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本章将带您认识贝叶斯数据分析，并直观了解其工作方式。

Exercise 1: Bayes 的初体验 Exercise 2: 未知与冰淇淋 Exercise 3: 来做一次 Bayesian 数据分析 Exercise 4: 用 prop_model 模拟抛硬币 Exercise 5: 使用 prop_model 的僵尸药物 Exercise 6: 样本与后验汇总 Exercise 7: 查看来自 prop_model 的样本 Exercise 8: 总结僵尸药物实验 Exercise 9: 您已经完成了一些贝叶斯数据分析！

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本章将深入探讨贝叶斯推断的基础。

Exercise 1: 贝叶斯推断所需的组成部分 Exercise 2: 试试一个生成模型 Exercise 3: 用二项分布小试身手 Exercise 4: 使用生成式模型 Exercise 5: 您的网站可能获得多少访客（1）？Exercise 6: 用先验表示不确定性 Exercise 7: 为模型加入先验 Exercise 8: 贝叶斯模型与条件化 Exercise 9: 使用数据更新贝叶斯模型 Exercise 10: 您的网站可能获得多少访问者（3）？Exercise 11: 我们完成了什么？

本章将向您展示使用贝叶斯数据分析的四个理由，帮助您将其纳入数据科学工具带。

Exercise 1: Bayes 的四个优点 Exercise 2: 用 Beta 分布作为先验的探索 Exercise 3: 选择最能体现已知信息的先验分布 Exercise 4: 将模型改为使用信息量先验 Exercise 5: 对比与比较 Exercise 6: 使用另一份数据集拟合模型 Exercise 7: 计算后验差值 Exercise 8: 决策分析 Exercise 9: 一次小型决策分析 1 Exercise 10: 一个小型决策分析 2 Exercise 11: 改一改，一切都能变 Exercise 12: Poisson 分布 Exercise 13: 按天点击数，而不是按广告点击数 Exercise 14: 贝叶斯是最优的，某种意义上…

了解贝叶斯定理的要点，以及如何将其用于统计推断。

Exercise 1: 概率规则 Exercise 2: 扑克牌与加法法则 Exercise 3: 扑克牌与乘法法则 Exercise 4: 计算似然 Exercise 5: 从 rbinom 到 dbinom Exercise 6: 使用 dbinom 计算概率 Exercise 7: 贝叶斯计算 Exercise 8: 计算联合分布 Exercise 9: 再次基于数据进行条件化 Exercise 10: 条件化小捷径 Exercise 11: 贝叶斯定理 Exercise 12: 一个 Poisson 模型的描述

学习如何使用正态分布分析连续数据，并在 R 中试用一个用于实践贝叶斯分析的工具。

Exercise 1: 正态湖中的温度 Exercise 2: rnorm、dnorm 与新生儿体重 Exercise 3: 水温的贝叶斯模型 Exercise 4: 僵尸 IQ 的贝叶斯模型 Exercise 5: 凭肉眼估算僵尸的平均 IQ？Exercise 6: 回答这个问题：我该办一场沙滩派对吗？Exercise 7: 从僵尸后验分布中采样 Exercise 8: 但下一个僵尸会有多聪明？Exercise 9: 一个实用工具：BEST Exercise 10: BEST 模型与节食的僵尸 Exercise 11: BEST 具有稳健性 Exercise 12: 您学到了什么？我们还缺少哪些内容？