Введение в байесовский анализ с R: практический анализ данных

Традиционные статистические методы часто не справляются с неопределенностью в реальном мире и сложными структурами данных. Переход к байесовскому мышлению позволяет вам включить предыдущие знания и сделать более интуитивные вероятностные заявления о ваших параметрах. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы статистического анализа и начать практиковать байесово моделирование. Вы научитесь писать чистый код на R, интерпретировать задние распределения и принимать надежные решения на основе данных. Что вы узнаете: Понимание основных различий между частотными и байесовскими статистическими парадигмами; Формулирование предварительных распределений и их обновление с данными наблюдений для вычисления последующих; Написать чистый код R с использованием современных статистических пакетов для построения и приспособления базовых байесовых моделей; Интерпретировать и визуализировать последующие распределения Использование современных инструментов, соответствующих tidyverse; Применение байесовского анализа для решения реальных проблем регрессии и классификации; Оценка соотвествия модели и выполнение постфактумных проверок предсказания для обеспечения надежных результатов. Мы начинаем с изучения фундаментальной теории вероятности и теоремы Байеса, прежде чем перейти к практическому моделированию. Вы будете читать подробные объяснения, анализировать подготовленные фрагменты кода и выполнять письменные упражнения, чтобы укрепить свое понимание. Этот курс предназначен для начинающих в анализе данных и статистике. Не требуется продвинутого математического фона, поскольку мы начинаем с основных концепций и строим шаг за шагом. Начните свое путешествие в вероятностное программирование и получить более глубокий анализ данных сегодня.