Байесовский анализ данных в R: практическое введение

Традиционные статистические методы часто не справляются с неопределенностью в реальном мире и сложными структурами данных. Байесовский анализ данных предлагает мощную, интуитивно понятную основу для обновления убеждений с доказательствами, что делает его важным инструментом для современной науки данных. Этот курс поможет вам освоить основные понятия байесовского вывода и предсказательного моделирования с использованием R. Вы пройдете путь от понимания основных правил вероятности до написания, интерпретации и проверки своих собственных вероятностных моделей. Что вы узнаете: - Понять основные понятия байесовской вероятности, предварительных распределений и вероятностной оценки. - Построение и подгонка байесовских регрессионных моделей с использованием современных пакетов R, таких как brms. - Анализировать и визуализировать задние распределения с помощью инструментов tidybayes и tidyverse. - Оценка соответствия модели, выполнение апостериорных предсказательных проверок и сравнение конкурирующих моделей. - Применять байесовские рабочие процессы к наборам данных реального мира для статистического вывода и прогнозирования. - Документировать и обмениваться результатами анализа с использованием современных воспроизводимых рабочих процессов отчетности. Путешествие начинается с ключевой терминологии и математической интуиции, лежащей в основе теоремы Байеса, прежде чем перейти к пошаговым реализациям кода. Вы будете читать четкие объяснения, изучать практические фрагменты кода и выполнять письменные упражнения, предназначенные для закрепления вашего понимания. Этот курс предназначен для начинающих байесовских статистиков и аналитиков данных, которые хотят расширить свой набор инструментов R. Не требуется предыдущий опыт работы с байесовский методами, хотя полезно базовое знание программирования R. Начните изучать возможности вероятностного моделирования уже сегодня.