Ба́єсова стати́стика є підрозділом статистики, в якій свідчення про справжній стан світу виражається у термінах міри переконання, або точніше, баєсових ймовірностей. Така інтерпретація є лише однією з інтерпретацій імовірності, й існують інші статистичні методики, що не базуються на «мірі переконання».
Окреслення
Загальний набір статистичних прийомів може бути поділено на ряд активностей, багато з яких мають особливі баєсові версії.
Статистичне висновування
Баєсове висновування є підходом до статистичного висновування, що відрізняється від частотного висновування. Його особливість полягає у тому, що воно базується на баєсових ймовірностях для підсумовування свідчень.
Статистичне моделювання
Формулювання статистичних моделей із застосуванням баєсової статистики володіє унікальною властивістю вимагати вказування апріорного розподілу всіх невідомих параметрів. Ці апріорні розподіли інтегровано до баєсового підходу до статистичного моделювання так, як розподіли ймовірностей. Апріорні розподіли можуть бути або гіперпараметрами, або [en].
Планування експериментів
[en] включає поняття, що називається «вплив апріорних переконань». Цей підхід використовує прийоми послідовного аналізу для включення підсумків попередніх експериментів до планів наступних експериментів. Це досягається уточненням «переконань» шляхом використання апріорного та апостеріорного розподілів. Це дає гарне використання при плануванні експериментів ресурсів усіх типів. Прикладом цього є задача про багаторукого бандита.
Статистична графіка
Статистична графіка включає методи дослідження даних, візуалізації моделей тощо. Використання певних сучасних обчислювальних методів для баєсового висновування, особливо різних типів методів Монте-Карло марковських ланцюгів, призвело до потреби у перевірках, часто у графічній формі, обґрунтованості таких обчислень для вираження потрібних апостеріорних розподілів.
Посилання
- Theo Kypraios. A Gentle Tutorial in Bayesian Statistics (PDF) (PDF). Процитовано 3 листопада 2013.[недоступне посилання з лютого 2019] (англ.)
- Theo Kypraios. Introduction to Bayesian Statistics (PDF) (PDF). Процитовано 5 травня 2014.[недоступне посилання з лютого 2019] (англ.)
- Книга з баєсового моделювання [Архівовано 19 серпня 2013 у Wayback Machine.] та приклади, доступні для завантаження. (англ.)
- Баєсова статистика [Архівовано 26 травня 2015 у Wayback Machine.] на Віківерситеті (англ.)
Ця стаття не містить .(червень 2015) |
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Ba yesova stati stika ye pidrozdilom statistiki v yakij svidchennya pro spravzhnij stan svitu virazhayetsya u terminah miri perekonannya abo tochnishe bayesovih jmovirnostej Taka interpretaciya ye lishe odniyeyu z interpretacij imovirnosti j isnuyut inshi statistichni metodiki sho ne bazuyutsya na miri perekonannya Zmist 1 Okreslennya 1 1 Statistichne visnovuvannya 1 2 Statistichne modelyuvannya 1 3 Planuvannya eksperimentiv 1 4 Statistichna grafika 2 PosilannyaOkreslennyared Zagalnij nabir statistichnih prijomiv mozhe buti podileno na ryad aktivnostej bagato z yakih mayut osoblivi bayesovi versiyi Statistichne visnovuvannyared Dokladnishe Bayesove visnovuvannya Bayesove visnovuvannya ye pidhodom do statistichnogo visnovuvannya sho vidriznyayetsya vid chastotnogo visnovuvannya Jogo osoblivist polyagaye u tomu sho vono bazuyetsya na bayesovih jmovirnostyah dlya pidsumovuvannya svidchen Statistichne modelyuvannyared Formulyuvannya statistichnih modelej iz zastosuvannyam bayesovoyi statistiki volodiye unikalnoyu vlastivistyu vimagati vkazuvannya apriornogo rozpodilu vsih nevidomih parametriv Ci apriorni rozpodili integrovano do bayesovogo pidhodu do statistichnogo modelyuvannya tak yak rozpodili jmovirnostej Apriorni rozpodili mozhut buti abo giperparametrami abo giperapriornimi rozpodilami en Planuvannya eksperimentivred Bayesove planuvannya eksperimentiv en vklyuchaye ponyattya sho nazivayetsya vpliv apriornih perekonan Cej pidhid vikoristovuye prijomi poslidovnogo analizu dlya vklyuchennya pidsumkiv poperednih eksperimentiv do planiv nastupnih eksperimentiv Ce dosyagayetsya utochnennyam perekonan shlyahom vikoristannya apriornogo ta aposteriornogo rozpodiliv Ce daye garne vikoristannya pri planuvanni eksperimentiv resursiv usih tipiv Prikladom cogo ye zadacha pro bagatorukogo bandita Statistichna grafikared Statistichna grafika vklyuchaye metodi doslidzhennya danih vizualizaciyi modelej tosho Vikoristannya pevnih suchasnih obchislyuvalnih metodiv dlya bayesovogo visnovuvannya osoblivo riznih tipiv metodiv Monte Karlo markovskih lancyugiv prizvelo do potrebi u perevirkah chasto u grafichnij formi obgruntovanosti takih obchislen dlya virazhennya potribnih aposteriornih rozpodiliv Posilannyared Theo Kypraios A Gentle Tutorial in Bayesian Statistics PDF PDF Procitovano 3 listopada 2013 nedostupne posilannya z lyutogo 2019 angl Theo Kypraios Introduction to Bayesian Statistics PDF PDF Procitovano 5 travnya 2014 nedostupne posilannya z lyutogo 2019 angl Kniga z bayesovogo modelyuvannya Arhivovano 19 serpnya 2013 u Wayback Machine ta prikladi dostupni dlya zavantazhennya angl Bayesova statistika Arhivovano 26 travnya 2015 u Wayback Machine na Vikiversiteti angl Cya stattya ne mistit posilan na dzherela Vi mozhete dopomogti polipshiti cyu stattyu dodavshi posilannya na nadijni avtoritetni dzherela Material bez dzherel mozhe buti piddano sumnivu ta vilucheno cherven 2015 Otrimano z https uk wikipedia org w index php title Bayesova statistika amp oldid 37007594