3.2 Нормальное распределение с известным средним значением, но неизвестной дисперсией скачать в хорошем качестве

3.2 Нормальное распределение с известным средним значением, но неизвестной дисперсией

*Оценка дисперсии результатов футбольных матчей с помощью байесовской статистики | Объяснение раздела 3.2* В этом видео мы подробно рассмотрим раздел 3.2 байесовской статистики: оценку неизвестной дисперсии при известном среднем значении. Используя реальные данные об играх в американский футбол, мы рассмотрим, как моделировать разницу между фактическими результатами игр и опубликованными данными о спредах. *Что вы узнаете:* Как моделировать разницу в результатах как нормальное распределение со средним значением 0 и неизвестной дисперсией Вывод функции правдоподобия для оценки дисперсии Применение неинформативной априорной дисперсии: \(p(\sigma^2) = 1/\sigma^2 \) Построение апостериорного распределения для \(\sigma^2 \) Преобразование к параметру точности \(P = 1/\sigma^2 \) и моделирование на основе его масштабированного распределения хи-квадрат Оценка апостериорной медианы и 95% доверительного интервала для стандартного отклонения \(\sigma \) 🧮 *Разбор кода R:* Мы используем пакет `LearnBayes` для: Загрузки и преобразования данных о результатах футбольных матчей Визуализации разницы в результатах и ​​результатов Моделирования апостериорных жеребьёвок \(\sigma \) с использованием выборки хи-квадрат Вычисления Достоверные интервалы и интерпретация результатов *Ключевые выводы:* Апостериорная медианная оценка стандартного отклонения: *13,85* 95% интервал вероятности: *(13,2, 14,6)* Независимо от того, являетесь ли вы студентом-статистиком, специалистом по анализу данных или любителем спортивной аналитики, это руководство сочетает теорию с практическим моделированием, чтобы продемонстрировать байесовский вывод на практике. Подпишитесь на другие руководства по байесовскому подходу, анализ кода на R и применение его в реальных данных! #BayesianStatistics #RStats #FootballAnalytics #LearnBayes #PosteriorDistribution #VarianceEstimation #SportsData #StatisticalModeling #CredibleInterval #ChiSquaredDistribution