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강의

R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초

중급기술 수준

업데이트됨 2024. 8.

베이지안 데이터 분석이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 데이터 과학 도구 상자에 유용한 도구인지 알아보세요.

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RProbability & Statistics

4시간

23 동영상

58 연습 문제

4,450 XP

26,025

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 설명

Bayesian 데이터 분석은 통계 모델링과 Machine Learning에서 점점 더 주목받는 접근법입니다. 통계적 추론과 예측 모두에 사용할 수 있는, 문제 지향형 모델을 일관된 틀 안에서 구축할 수 있게 해줍니다. 이 강의에서는 Bayesian 데이터 분석이 무엇인지, 어떻게 동작하는지, 그리고 데이터 사이언스 도구 상자에 꼭 넣어둘 만한 이유를 소개합니다.

선수 조건

Introduction to R

1

What is Bayesian Data Analysis?

This chapter will introduce you to Bayesian data analysis and give you a feel for how it works.

A first taste of Bayes

Unknowns and ice creams

Let's try some Bayesian data analysis

Coin flips with prop_model

Zombie drugs with prop_model

Samples and posterior summaries

Looking at samples from prop_model

Summarizing the zombie drug experiment

You've done some Bayesian data analysis!

2

How does Bayesian inference work?

In this chapter we will take a detailed look at the foundations of Bayesian inference.

The parts needed for Bayesian inference

Take a generative model for a spin

Take the binomial distribution for a spin

Using a generative model

How many visitors could your site get (1)?

Representing uncertainty with priors

Adding a prior to the model

Bayesian models and conditioning

Update a Bayesian model with data

How many visitors could your site get (3)?

What have we done?

3

Why use Bayesian Data Analysis?

This chapter will show you four reasons why Bayesian data analysis is a useful tool to have in your data science tool belt.

Four good things with Bayes

Explore using the Beta distribution as a prior

Pick the prior that best captures the information

Change the model to use an informative prior

Contrasts and comparisons

Fit the model using another dataset

Calculating the posterior difference

Decision analysis

A small decision analysis 1

A small decision analysis 2

Change anything and everything

The Poisson distribution

Clicks per day instead of clicks per ad

Bayes is optimal, kind of...

4

Bayesian inference with Bayes' theorem

Learn what Bayes theorem is all about and how to use it for statistical inference.

Probability rules

Cards and the sum rule

Cards and the product rule

Calculating likelihoods

From rbinom to dbinom

Calculating probabilities with dbinom

Bayesian calculation

Calculating a joint distribution

Conditioning on the data (again)

A conditional shortcut

Bayes' theorem

A Poisson model description

5

More parameters, more data, and more Bayes

Learn about using the Normal distribution to analyze continuous data and try out a tool for practical Bayesian analysis in R.

The temperature in a Normal lake

rnorm, dnorm, and the weight of newborns

A Bayesian model of water temperature

A Bayesian model of Zombie IQ

Eyeballing the mean IQ of zombies?

Answering the question: Should I have a beach party?

Sampling from the zombie posterior

But how smart will the next zombie be?

A practical tool: BEST

The BEST models and zombies on a diet

BEST is robust

What have you learned? What did we miss?

R로 배우는 Bayesian 데이터 분석 기초

강의
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