Prognozowanie bayesowskie Rozkład prognostyczny a posteriori to rozkład nowej obserwacji w gęstości krańcowej względem rozkładu a posteriori:
Rozkład prognostyczny a priori to, analogicznie, rozkład nowej obserwacji w gęstości krańcowej względem rozkładu a priori:
Rezultatem prognozowania bayesowskiego nie jest punkt, ale cały rozkład prawdopodobieństwa wartości, jakie mogą przyjmować obserwacje.
Zastosowania Metody bayesowskie są stosowane m.in. w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, klasyfikacji statystycznej (np. rozpoznawaniu spamu), badaniach naukowych czy prognozach wyborczych, medycznych lub sportowych.
Narzędzia, które pozwalają stosować statystyki bayesowskie w badaniach naukowych, to m.in. wolne i otwarte oprogramowanie takie jak język programowania R oraz zbudowany na bazie R pakiet statystyczny z graficznym interfejsem użytkownika JASP.
Przypisy
Linki zewnętrzne Robin Evans, B is for Bayesian Inference , Oxford University Mathematical Institute, maths.ox.ac.uk, 19 sierpnia 2022 [dostęp 2023-05-29].
Kategoria:Statystyka Kategoria:Statystyka bayesowska Kategoria:Weryfikacja hipotez statystycznych