x

    З ким краще дружити, Bayes Factor чи p-value?

    Ви коли-небудь замислювалися, в чому різниця між Frequentist statistics та Bayesian statistics? Чому деякі люди надають перевагу фактору Байєса замісь пі-значенню для перевірки гіпотез? Як люди вибирають апріорні функції розподілу ймовірностей? На цьому вебінарі ми розглянемо основні принципи обох підходів, використовуючи в якості прикладу тест для пропорцій. Ми обговоримо, що таке пі-значення і чому ми зазвичай хочемо, щоб воно було менше 0,05. Потім ми подивимося на фактор Байєса і то, як його можна використовувати при перевірці гіпотез.

    Реєстрація

    План:

    • Frequentist підхід та перевірка статистичних гіпотез
    • Пі-значення та деякі проблеми, пов’язані з ним
    • Довірчий інтервал
    • Bayesian підхід 
    • Фактор Байєса
    • Апріорні та апостеріорні функції розподілу
    • Довірчий інтервал Байєса

     

    Навички:

    Після цього воркшопу ви будете знати про:

    • Основні принципи Frequentist statistics та Bayesian statistics
    • Нульову гіпотезу та пі-значення
    • Фактор Байєса
    • Апріорні та апостеріорні функції розподілу ймовірностей
    • Різницю між Frequentist і Bayesian довірчими інтервалами

     

    Тривалість: 1,5 години.

     

    Вимоги: знання основ теорії ймовірностей і статистики (випадкові величини, функції розподілу маси / щільності, центральна гранична теорема). Більшість обчислень буде виконуватися «вручну» разом з реалізацією на Python, тому базові знання Python можуть допомогти, але не є обов’язковими.

    Зареєструватись на вебінар

    • 00

      дні

    • 00

      годин

    • 00

      хвилин

    • 00

      секудн

    Дата

    Тра 11 2021

    Час

    19:00 - 20:30

    Вартість

    UAH50.00

    Більше Інформації

    Оплатити
    Оплатити