[베이즈데이터분석] 소개와 실습

vector 연산이 기본이다.

그래서 

값을 c(1, 2, 3)  형식으로 넣어야 한다.

 

x값 3개 + y값 4개 연산시 y의 네번째값은 x의 첫번째값과 대응된다.

하지만 문제가 일어날 가능성이 높다.

 

Na : 결측치

NAN : 숫자가 아니다

 

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이항모형 실습해보기

문제는 다음과 같다. 

여기서 사전분포, 사후분포, 가능도를 한 그림에 그리고 레전드를 넣는 미션이다.

 

1. 필요한 값을 먼저 정리한다.

2. 사전분포, 사후분포, 가능도를 벡터로 계산한다.

사전분포 =prior.den

사후분포 = post.den

가능도 = likelihood

주의 : 사전분포, 사후분포는 적분하면 1이 나오는 확률이지만 가능도는 아니다. 그래서 맞춰주기 위해 가능도를 정규화시켜준다.

3. 세 개의 그림을 따로따로 그려본다

그림을 2X2로 그린다

4. 세 개의 그림을 한 윈도우에 그린다

lines를 이용해 그래프를 추가한다.

n 과 x 의 값을 바꾸며 사후분포의 밀도함수가 어떻게 변화하는 지 관찰해보자

 

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점추정 구간추정 실습

1) 위에 주어진 모형에 대하여, 사후분포의 평균, 중앙값, 최빈값, 표준편차, 2.5%와 97.5% 백분위수를 구하시오

2) 사후분포의 밀도함수를 그리고, 위의 값들을 사후분포 밀도함수 위에 그리시오