Загрузка страницы

Расчет апостериорного распределения. Пример 1

Для иллюстрации байесовского подхода мы рассмотрим простой пример
К примеру, у нас есть наблюдения за тем, кого мы выловили,
закидывая удочку в очередной раз, в озере.
Итак, наши наблюдения: y₁ — в первый раз мы выловили карася, во второй раз мы выловили щуку, и в третий раз мы выловили тоже карася
=========================
Подписаться на канал - http://www.youtube.com/channel/UCLk-Oih8VlqF-StidijTUnw?sub_confirmation=1
Курс программирования на R - http://www.youtube.com/playlist?list=PLu5flfwrnSD7wxKXFgsiuxrMKLfFHm6CD
Курс основы эконометрики в R - http://www.youtube.com/playlist?list=PLu5flfwrnSD5d02G9YJcDv30Fp5_70-sI

Видео Расчет апостериорного распределения. Пример 1 канала Основы анализа данных
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
20 марта 2017 г. 17:30:01
00:10:53
Другие видео канала
Расчет апостериорного распределения. Пример 2Расчет апостериорного распределения. Пример 2Математика без Ху%!ни. Ряд распределения дискретной случайной величины. Мат ожидание и дисперсия.Математика без Ху%!ни. Ряд распределения дискретной случайной величины. Мат ожидание и дисперсия.Что такое Алгоритм случайного леса? Random ForestЧто такое Алгоритм случайного леса? Random ForestПримеR. Анализ стоимости акций компании Гугл и численности населения РоссииПримеR. Анализ стоимости акций компании Гугл и численности населения РоссииФилософия Канта за 10 минутФилософия Канта за 10 минутОтветы на вопросы студентов ВШЭ: семинар группы байесовских методовОтветы на вопросы студентов ВШЭ: семинар группы байесовских методовКак обмануть теорию вероятностей?Как обмануть теорию вероятностей?Как простая формула может упростить жизньКак простая формула может упростить жизньБайесовские методы машинного обучения — Евгений БурнаевБайесовские методы машинного обучения — Евгений БурнаевТеория вероятностей #14: математ. ожидание, дисперсия, медиана, мода, начальные моментыТеория вероятностей #14: математ. ожидание, дисперсия, медиана, мода, начальные моменты1.1. Различие аналитического и синтетического, априорного и апостериорного в системе точного знания.1.1. Различие аналитического и синтетического, априорного и апостериорного в системе точного знания.Байесовский подход. Суть байесовской эконометрикиБайесовский подход. Суть байесовской эконометрикиУсловная вероятность #1: формула БайесаУсловная вероятность #1: формула БайесаТвой опыт тебя обманывает! Что такое априори и апостериори?Твой опыт тебя обманывает! Что такое априори и апостериори?Метод Монте-Карло по схеме марковских цепей (MCMC) и логит модельМетод Монте-Карло по схеме марковских цепей (MCMC) и логит модельRozkład t-Studenta - szukanie wartości krytycznych - program MS ExcelRozkład t-Studenta - szukanie wartości krytycznych - program MS ExcelПримеR. Квантильная регрессия и алгоритм случайного леса в RПримеR. Квантильная регрессия и алгоритм случайного леса в RУсловная вероятность (теорема Байеса)Условная вероятность (теорема Байеса)РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ общая идея | АНАЛИЗ ДАННЫХ #16РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ общая идея | АНАЛИЗ ДАННЫХ #16
Яндекс.Метрика