Баєсова статистика: відмінності між версіями

Інтерактивний перегляд історії

[перевірена версія]

← Попереднє редагування

Вилучено вміст Додано вміст

ВізуальнийВікірозмітка

Версія за 21:04, 8 червня 2015 ред. Olexa Riznyk (обговорення \| внесок) Патрульні, Відкочувачі 26 438 редагувань м +Шаблон:Баєсова статистика ← Попереднє редагування		Поточна версія на 22:47, 3 вересня 2022 ред. скасувати BunykBot (обговорення \| внесок) Боти 192 920 редагувань м автоматична заміна {{Не перекладено}} вікі-посиланнями на перекладені статті
(Не показані 16 проміжних версій 7 користувачів)
Рядок 1: {{Баєсова статистика}} '''Ба́єсова стати́стика''' є ~~підмножиною галузі~~підрозділом [[Статистика\|статистики]], в якій свідчення про справжній стан світу виражається у термінах міри переконання, або точніше, ~~{{Не перекладено\|~~[[Баєсова ймовірність\|баєсових ймовірностей~~\|\|Bayesian probability}}~~]]. Така інтерпретація є лише однією з ~~ряду {{Не перекладено\|~~[[Інтерпретації ймовірності\|інтерпретацій імовірності~~\|\|Probability interpretations}}~~]], й існують інші статистичні методики, що не базуються на «мірі переконання».▼ ▲'''Ба́єсова стати́стика''' є підмножиною галузі [[Статистика\|статистики]], в якій свідчення про справжній стан світу виражається у термінах міри переконання, або точніше, {{Не перекладено\|Баєсова ймовірність\|баєсових ймовірностей\|\|Bayesian probability}}. Така інтерпретація є лише однією з ряду {{Не перекладено\|Інтерпретації ймовірності\|інтерпретацій імовірності\|\|Probability interpretations}}, й існують інші статистичні методики, що не базуються на «мірі переконання». == Окреслення == Рядок 7 ⟶ 6: Загальний набір статистичних прийомів може бути поділено на ряд активностей, багато з яких мають особливі баєсові версії. === Статистичне ~~виведення~~висновування === {{Головна\|Баєсове ~~виведення~~висновування}} [[Баєсове ~~виведення~~висновування]] є підходом до ~~{{Не перекладено\|~~[[Статистичне ~~виведення~~висновування\|статистичного ~~виведення\|\|Statistical inference}}~~висновування]], що відрізняється від ~~{{Не перекладено\|~~[[Частотне ~~виведення~~висновування\|частотного ~~виведення\|\|Frequentist inference}}~~висновування]]. Його особливість полягає у тому, що воно базується на ~~{{Не перекладено\|~~[[Баєсова ймовірність\|баєсових ймовірностях~~\|\|Bayesian probability}}~~]] для підсумовування свідчень. === Статистичне моделювання === Формулювання [[Статистична модель\|статистичних моделей]] із застосуванням баєсової статистики володіє унікальною властивістю вимагати вказування ~~{{Не~~[[Апріорний ~~перекладено\|Апріорна ймовірність~~розподіл\|апріорного розподілу~~\|\|Prior probability}}~~]] всіх невідомих параметрів. Ці апріорні розподіли інтегровано до баєсового підходу до статистичного моделювання так, як [[Розподіл ймовірностей\|розподіли ймовірностей]]. Апріорні розподіли можуть бути або ~~{{Не перекладено\|~~[[Гіперпараметр\|гіперпараметрами~~\|\|Hyperparameter}}~~]], або {{Не перекладено\|Гіперапріорний розподіл\|гіперапріорними розподілами\|\|Hyperprior}}. === Планування експериментів === {{Не перекладено\|Баєсове планування експериментів\|\|\|Bayesian design of experiments}} включає поняття, що називається «вплив апріорних переконань». Цей підхід використовує прийоми [[Послідовний аналіз\|послідовного аналізу]] для включення підсумків попередніх експериментів до планів наступних експериментів. Це досягається уточненням «переконань» шляхом використання апріорного та [[Апостеріорний розподіл\|апостеріорного розподілів]]. Це дає гарне використання при плануванні експериментів ресурсів усіх типів. Прикладом цього є ~~{{Не~~задача ~~перекладено~~[[Багаторукий бандит\|~~задача~~ про багаторукого бандита~~\|\|\|Multi-armed bandit problem}}~~]]. === Статистична графіка === ~~{{Не~~[[Статистичні ~~перекладено~~графіки\|Статистична графіка~~\|\|\|Statistical graphics}}~~]] включає методи дослідження даних, візуалізації моделей тощо. Використання певних сучасних обчислювальних методів для баєсового ~~виведення~~висновування, особливо різних типів ~~{{Не перекладено\|Метод~~[[Методи Монте-Карло змарковських ~~ланцюгами Маркова~~ланцюгів\|методів Монте-Карло ~~з ланцюгами Маркова\|\|Markov chain Monte~~марковських ~~Carlo}}~~ланцюгів]], призвело до потреби у перевірках, часто у графічній формі, обґрунтованості таких обчислень для вираження потрібних апостеріорних розподілів. == Посилання == * {{cite web \|author = Theo Kypraios \|title = A Gentle Tutorial in Bayesian Statistics \|url = http://www.maths.nott.ac.uk/personal/tk/files/talks/nott_radiology_01_11.pdf \|type = PDF \|accessdate = 2013-11-03 }}{{Недоступне посилання\|date=лютий 2019 \|bot=InternetArchiveBot }} {{ref-en}} ~~}} {{ref-en}}~~ * {{cite web \|author = Theo Kypraios \|title = Introduction to Bayesian Statistics \|url = http://www.maths.nott.ac.uk/personal/tk/files/talks/Cran_10_12.pdf \|type = PDF \|accessdate = 2014-05-05 }}{{Недоступне посилання\|date=лютий 2019 \|bot=InternetArchiveBot }} {{ref-en}} ~~}} {{ref-en}}~~ * [http://bayesmodels.com/ Книга з баєсового моделювання] {{Webarchive\|url=https://web.archive.org/web/20130819025547/http://bayesmodels.com/ \|date=19 серпня 2013 }} та приклади, доступні для завантаження. {{ref-en}} * [http://en.wikiversity.org/wiki/Bayesian_statistics Баєсова статистика] {{Webarchive\|url=https://web.archive.org/web/20150526211731/http://en.wikiversity.org/wiki/Bayesian_statistics \|date=26 травня 2015 }} на Віківерситеті {{ref-en}}