Bayesian Analiz Temelleri

Bayesian yaklaşım, belirsizliği tek bir tahmin değeri yerine olasılık dağılımı olarak ifade ederek karar vericiye çok daha zengin bir bilgi sunar. Küçük örneklem, mevcut uzman bilgisinin modele katılması, sıralı gelen veriyle inancın güncellenmesi ve A/B testlerinin erken yorumlanması gibi klasik yöntemlerin zorlandığı durumlarda Bayesian çıkarım belirgin üstünlük sağlar. İş dünyasında talep tahmini, dönüşüm oranı karşılaştırması, medya karması modelleri ve risk analizinde giderek yaygınlaşmaktadır. Altı modüllük program Bayesian düşünce ve olasılık temelleriyle başlar; prior dağılımlar üzerinden mevcut bilginin nasıl kodlanacağı çalışılır. Posterior analizi ve çıkarım yorumlanmasının ardından MCMC ve örnekleme yöntemleri, yakınsama tanılamalarıyla birlikte ele alınır. PyMC ile olasılıksal programlama modülünde modeller uçtan uca kodlanır, son modülde karar analitiği ve iş uygulamalarına geçilir. Katılımcılar kendi seçtikleri bir iş problemi için hiyerarşik bir Bayesian model kurar, posterior dağılımı yorumlar ve karar önerisini belirsizlik aralıklarıyla birlikte sunar.