āļ‚āđ‰āļēāļĄāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļ

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļŸāļĢāļĩ

āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Bayesian āļ”āđ‰āļ§āļĒ RJAGS

āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡4 āļŠāļĄ.

āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰ āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļ™āļģāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđ€āļšāļĒāđŒāđ€āļ‹āļĩāļĒāļ™āļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡āđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ RJAGS

R4 āļŠāļĄ.āļŦāļ™āļąāļ‡āļŠāļ·āļ­āļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļąāļāļŠāļĩāļŸāļĢāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­āļ”āđ‰āļ§āļĒ Google
āļŦāļĢāļ·āļ­
āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­ āļ–āļ·āļ­āļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļš āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ° āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§ āđāļĨāļ°āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ–āļđāļāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™āļŠāļŦāļĢāļąāļāļ­āđ€āļĄāļĢāļīāļāļē

āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĨāļēāļĒāļžāļąāļ™āđāļŦāđˆāļ‡

āļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļ—āļĩāļĄāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļŠāđˆāđ„āļŦāļĄ?

āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ â†’

āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

āđāļ™āļ§āļ—āļēāļ‡ Bayesian āđƒāļ™āļŠāļ–āļīāļ•āļīāđāļĨāļ° machine learning āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļĄāđ€āļŦāļ•āļļāļŠāļĄāļœāļĨ āļĒāļ·āļ”āļŦāļĒāļļāđˆāļ™ āđāļĨāļ°āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰ āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļĨāļ°āļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Bayesian āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ™āļģāđ„āļ›āļ›āļĢāļ°āļĒāļļāļāļ•āđŒāđƒāļŠāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒ āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ€āļ”āļĩāļĒāļ§āđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āđāļšāļšāļžāļŦāļļāļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢāđāļĨāļ°āđāļšāļšāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ› āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āļīāļĒāļĄāļ‚āļ­āļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Bayesian āđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ‚āļķāđ‰āļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļąāļšāļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāļāļēāļĢāļ›āļĢāļ°āļĄāļ§āļĨāļœāļĨāļ—āļĩāđˆāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āļĄāļēāļāļ‚āļķāđ‰āļ™ āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āđƒāļŠāđ‰āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āđƒāļ™āļ—āļĢāļąāļžāļĒāļēāļāļĢāđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļąāđ‰āļ™ āđ„āļ”āđ‰āđāļāđˆ āđāļžāđ‡āļāđ€āļāļˆ rjags āđƒāļ™ R āļ‹āļķāđˆāļ‡āļœāļŠāļēāļ™āļžāļĨāļąāļ‡āļ‚āļ­āļ‡ R āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāđ€āļ­āļ™āļˆāļīāļ™ JAGS (Just Another Gibbs Sampler) āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļĢāļ­āļšāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Bayesian āļāļēāļĢāļ­āļ™āļļāļĄāļēāļ™ āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒ

āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢ

āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļĢāđˆāļēāļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

1

āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Bayesian

āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Bayesian āļœāļŠāļēāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āđ€āļ”āļīāļĄ (prior) āđ€āļ‚āđ‰āļēāļāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļŠāļąāļ‡āđ€āļāļ•āđ„āļ”āđ‰ āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđƒāļŦāļĄāđˆ (posterior) āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļ—āļĩāđˆāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢ āđƒāļ™āļšāļ—āļ™āļĩāđ‰ āļˆāļ°āļ—āļšāļ—āļ§āļ™āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ” Bayesian āđ€āļŦāļĨāđˆāļēāļ™āļĩāđ‰āļœāđˆāļēāļ™āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Beta-Binomial āļžāļ·āđ‰āļ™āļāļēāļ™āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļŠāļąāļ”āļŠāđˆāļ§āļ™ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŠāđ‰āđāļžāđ‡āļāđ€āļāļˆ rjags āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļģāļŦāļ™āļ” āļ„āļ­āļĄāđ„āļžāļĨāđŒ āđāļĨāļ°āļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ™āļĩāđ‰āđƒāļ™ R
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
2

āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Bayesian āđāļĨāļ° Markov Chains

āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Bayesian āđāļšāļš Normal-Normal āļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļ­āļ‡āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļēāļāļāļēāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļĢāļĩāļĒāļšāļ‡āđˆāļēāļĒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāđāļšāļš Normal āđƒāļ™āļšāļ—āļ™āļĩāđ‰ āļˆāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Normal-Normal āđāļĨāļ°āļāļģāļŦāļ™āļ” āļ„āļ­āļĄāđ„āļžāļĨāđŒ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ™āļĩāđ‰āļ”āđ‰āļ§āļĒ rjags āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰āļĒāļąāļ‡āļˆāļ°āļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļāļĨāđ„āļāļ‚āļ­āļ‡ Markov chain āļ—āļĩāđˆāļ­āļĒāļđāđˆāđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļŦāļĨāļąāļ‡āļāļēāļĢāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āļ‚āļ­āļ‡ rjags
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
3

āļāļēāļĢāļ­āļ™āļļāļĄāļēāļ™āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāđāļšāļš Bayesian

āđƒāļ™āļšāļ—āļ™āļĩāđ‰ āļˆāļ°āļ‚āļĒāļēāļĒāđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Normal-Normal āđ„āļ›āļŠāļđāđˆāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒ Bayesian āđāļšāļšāđ€āļĢāļĩāļĒāļšāļ‡āđˆāļēāļĒ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļŠāļģāļĢāļ§āļˆāļ§āļīāļ˜āļĩāđƒāļŠāđ‰āļœāļĨāļĨāļąāļžāļ˜āđŒāļˆāļēāļāļāļēāļĢāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ rjags āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģāļāļēāļĢāļ­āļ™āļļāļĄāļēāļ™ posterior āđ‚āļ”āļĒāđ€āļ‰āļžāļēāļ°āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļīāđˆāļ‡ āļˆāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āđˆāļēāļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“ posterior āļ‚āļ­āļ‡āļžāļēāļĢāļēāļĄāļīāđ€āļ•āļ­āļĢāđŒāļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āđˆāļēāđ€āļ‰āļĨāļĩāđˆāļĒ posterior āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­ āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāļŠāļĄāļĄāļ•āļīāļāļēāļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāļˆāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™ posterior āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļāļēāļĢāđāļˆāļāđāļˆāļ‡ posterior āđ€āļŠāļīāļ‡āļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđƒāļŦāļĄāđˆ
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
4

āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļŠāđ‰āļ™āđāļšāļšāļžāļŦāļļāļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢāđāļĨāļ°āđāļšāļšāļ—āļąāđˆāļ§āđ„āļ›

āđƒāļ™āļšāļ—āļŠāļļāļ”āļ—āđ‰āļēāļĒāļ™āļĩāđ‰ āļˆāļ°āļ‚āļĒāļēāļĒāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāđāļšāļš Normal āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ‡āđˆāļēāļĒāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļšāļ—āļ—āļĩāđˆāļāļ§āđ‰āļēāļ‡āļ‚āļķāđ‰āļ™ āđ‚āļ”āļĒāļˆāļ°āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ•āļąāļ§āļ—āļģāļ™āļēāļĒāđ€āļŠāļīāļ‡āļāļĨāļļāđˆāļĄ āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒāđāļšāļšāļžāļŦāļļāļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļ­āļ‡āļ•āļąāļ§āļ—āļģāļ™āļēāļĒ āđāļĨāļ°āļ‚āļĒāļēāļĒāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ™āļĩāđ‰āđ„āļ›āļŠāļđāđˆāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļ–āļ”āļ–āļ­āļĒ Poisson āđāļšāļšāļžāļŦāļļāļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ•āļąāļ§āđāļ›āļĢāļ™āļąāļš
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
R

āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡ Bayesian āļ”āđ‰āļ§āļĒ RJAGS

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļˆāļšāđāļĨāđ‰āļ§

āļĢāļąāļšāđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļĨāļ‡āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™āđ€āļĨāļĒ

āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒ DataCamp for Mobile

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļ—āļĩāđˆāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļšāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” 5 āļ™āļēāļ—āļĩāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™