تحليل البيانات البايزي في R: مقدمة عملية

غالباً ما تفشل الطرق الإحصائية التقليدية عند التعامل مع عدم اليقين في العالم الحقيقي وهياكل البيانات المعقدة. يوفر تحليل البيانات البايزي إطارًا قويًا وبديهيًا لتحديث المعتقدات بالأدلة، مما يجعله أداة أساسية لعلوم البيانات الحديثة. يرشدك هذا المساق المكتوب خلال المفاهيم الأساسية للاستدلال البايزي والنمذجة التنبؤية باستخدام R. ستنتقل من فهم قواعد الاحتمالات الأساسية إلى كتابة وتفسير والتحقق من صحة نماذجك الاحتمالية الخاصة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للاحتمالات البايزية، والتوزيعات المسبقة، والإمكانية. - بناء وتطبيق نماذج الانحدار البايزية باستخدام حزم R الحديثة مثل brms. - تحليل وتصور التوزيعات اللاحقة باستخدام أدوات tidybayes و tidyverse. - تقييم ملاءمة النموذج، وإجراء فحوصات تنبؤية لاحقة، ومقارنة النماذج المتنافسة. - تطبيق سير العمل البايزي على مجموعات بيانات العالم الحقيقي لكل من الاستدلال الإحصائي والتنبؤ. - توثيق ومشاركة تحليلك باستخدام سير عمل إعداد التقارير الحديثة القابلة للتكرار. تبدأ الرحلة بالمصطلحات الرئيسية والحدس الرياضي وراء نظرية بايز قبل الانتقال إلى تطبيقات التعليمات البرمجية خطوة بخطوة. ستقرأ شروحات واضحة، وتدرس مقتطفات تعليمات برمجية عملية، وتكمل تمارين مكتوبة مصممة لترسيخ فهمك. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين في الإحصاء البايزي ومحللي البيانات الذين يرغبون في توسيع مجموعة أدوات R الخاصة بهم. لا يلزم وجود خبرة سابقة في الطرق البايزية، على الرغم من أن الإلمام الأساسي ببرمجة R مفيد. ابدأ في استكشاف قوة النمذجة الاحتمالية اليوم.