Wnioskowanie bayesowskie
Wnioskowanie bayesowskie - aktualizowanie prawdopodobieństwa subiektywnego hipotez w oparciu o dotychczasowe prawdopodobieństwo oraz nowe dane.
Wnioskowanie bayesowskie - aktualizowanie prawdopodobieństwa subiektywnego hipotez w oparciu o dotychczasowe prawdopodobieństwo oraz nowe dane.
Wciąż w budowie.
W statystyce funkcja wiarygodności (ew. wiarogodności) dana jest wzorem:
$$L(\theta | x) = P(x | \theta).$$Koncepcja wiarygodności odgrywa podstawową rolę zarówno w statystyce bayesowskiej, jak i częstościowej.
Wybierz rozkład prawdopodobieństwa, z którego mają być generowane próbki i.i.d. (ciągi niezależnych zmiennych losowych o jednakowym rozkładzie).
Ustal rozmiar próbki \(n\) i wylosuj jedną z wybranego rozkładu.
Użyj suwaka, aby wygenerować funkcję wiarygodności przy użyciu danej próbki.
U podstaw statystyki bayesowskiej leży przekonanie, że wcześniejsze oczekiwania powinny być aktualizowane w miarę pozyskiwania nowych danych. Użyj niebieskiego suwaka, aby wybrać faktyczne prawdopodobieństwo (co w praktyce byłoby nieznane). Zielone suwaki kontrolują kształt początkowego a priori. W miarę gromadzenia danych w postaci rzutów monetą aktualizujemy rozkład \(p\). Ten zaktualizowany rozkład a posteriori służy następnie jako a priori przyszłych rzutów monetą.
=
=