Байесовская статистика для специалистов Data Science

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Возможно, вы помните теорему Байеса как громоздкое уравнение из курса статистики, которое вам нужно было заучить. Но за ним кроется нечто большее. Эта теорема лежит в основе альтернативного взгляда на статистику и вероятность, противостоящего мнению сторонников частотного подхода (или фреквентистов), и доброй половины величайших (или нуднейших) священных войн в академической среде.

Если вы проходили вводный курс статистики, то знакомы с частотным подходом (фреквентизмом), даже если и не слышали этого названия. В этом подходе параметры (математическое ожидание, дисперсия и т.д.) фиксированы, а данные случайны. Для сторонников частотного подхода вероятность — предел относительной частоты наблюдения некоторого события в серии однородных независимых испытаний.

У сторонников баейсовского подхода другой взгляд: параметры случайны, а данные фиксированы. Для них вероятность — это степень уверенности в том, что событие произойдёт. Кто же прав? Как это часто бывает, всё зависит от обстоятельств.

Чтобы продемонстрировать различные подходы, давайте рассмотрим, как оба лагеря подходят к простому вопросу: какова вероятность выпадения орла при подбрасывании монеты (назовём её P(H)).

Разумным частотным подходом будет подбросить монету достаточное число раз и вычислить P(H), используя метод максимального правдоподобия или метод моментов (в данном случае оба метода выглядят как отношение числа выпавших орлов к числу бросков монеты). Затем нужно построить приблизительный доверительный интервал и использовать его для вывода P(H). Совершенно разумный подход.

Теперь давайте рассмотрим байесовский подход к той же задаче, который начинается с этого уравнения:

где ?— интересующий нас параметр, Y — случайная переменная (математическое ожидание), y — реализация случайной переменной (выборка), f_?(?) — априорное распределение, f_Y|?(y|?) — правдоподобие, f_?|Y(?|y) — апостериорное распределение, f_Y(y) — постоянная, которую можно проигнорировать

Априорное распределение — это уверенность в распределении интересующего параметра до изучения данных. Оно может быть основано на экспертном суждении или на неинформативном априорном распределении (априорное распределение, выражающее размытую или общую информацию о параметре). В нашем примере с монетой можно использовать функцию плотности вероятности бета-распределения в качестве общего распределения для P(H), потому что его значение находится между 0 и 1, как и значение вероятности. Мы должны указать параметры этого распределения, но пока оставим их не определёнными.

Правдоподобие — это наш шаблон. В примере с подбрасыванием монеты данные получаются из биномиального распределения, поэтому будем использовать функцию вероятности (число орлов за n бросков монеты соответствует биномиальному распределению).

Теперь мы готовы найти апостериорное распределение P(H), обозначенное греческой буквой ?. Число выпавших орлов обозначено Y (случайная переменная) и y (фактическое число выпадения орлов в выборке n).

Решение апостериорного распределения биномиального правдоподобия с помощью априорного бета-распределения

Как видите, наше апостериорное убеждение P(H) основывается и на данных ( y и n), и на априорном убеждении P(H) (alpha и beta). При добавлении всё большего количества данных априорное убеждение всё меньше влияет на апостериорное. При достаточном количестве доказательств очень разные априорные распределения будут сходиться в одинаковое апостериорное. Сила априорного убеждения влияет на скорость схождения.

Для демонстрации того, как доказательства перевешивают априорное распределение, я использовал Python, чтобы имитировать 100 бросков монеты и построить график апостериорного распределения для двух разных априорных распределений для 0, 10, 50 и 100 бросков (примечание: в этом примере параметр фиксирован, и байесовский анализ здесь не самая подходящая основа, но это простой пример).

Для начала необходимо импортировать некоторые функции, задать число бросков монеты и P(H), а также задать параметры каждого априорного распределения:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import beta, bernoulli
# задаём число попыток
n = 100
# задаём вероятность выпадения орла
theta = 0.5
# априорное распределение смещения к выпадению орла
alpha1 = 5
beta1 = 2
# априорное распределение смещения к выпадению решки
alpha2 = 2
beta2 = 5

Теперь имитируем бросок монеты и подсчитаем значения после 10, 50 и 100 бросков.

# имитируем n бросков монеты с P(Heads) = theta
coin_flips = bernoulli.rvs(p=theta, size=n, random_state=1)
# считаем выпадение орла в первые 10 бросков
n_1 = 10
y_1 = sum(coin_flips[0:n_1])
# считаем выпадение орла в первые 50 бросков
n_2 = 50
y_2 = sum(coin_flips[0:n_2])
# считаем выпадение орла во всей выборке
y_total = sum(coin_flips)

Теперь определим функцию, чтобы создать апостериорное распределение, используя аналитически полученный результат.

def my_posterior(alpha_, beta_, n, y):
# задаём диапазон theta (0 to 1) с шагом 100
x = np.linspace(0, 1, 100)
# вычисляем плотность вероятности для каждого события
y = beta.pdf(x, (alpha_ + y), (n - y + beta_))
# возвращаем x и апостериорную плотность вероятности
return x, y

Наконец, мы готовы построить график апостериорного распределения для каждого априорного распределения после 0, 10, 50 и 100 бросков.

# строим график апостериорных распределений для beta (alpha1, beta1)
# априорных распределений
for i in [(0, 0), (n_1, y_1), (n_2, y_2),(n, y_total)]:
label = f"n = {i[0]}, y = {i[1]}"
plt.plot(my_posterior(alpha1, beta1, i[0], i[1])[0],
my_posterior(alpha1, beta1, i[0], i[1])[1],
label=label)
plt.legend()
plt.show()
# строим график апостериорных распределений для beta (alpha2, beta2) 
# априорных распределений
for i in [(0, 0), (n_1, y_1), (n_2, y_2),(n, y_total)]:
label = f"n = {i[0]}, y = {i[1]}"
plt.plot(my_posterior(alpha2, beta2, i[0], i[1])[0],
my_posterior(alpha2, beta2, i[0], i[1])[1],
label=label)
plt.legend()
plt.show();
Апостериорное распределение имитированных бросков монеты со смещением для орла
Апостериорное распределение имитированных бросков монеты со смещением для решки

Как видите, при увеличении количества данных очень разные априорные распределения сходятся к одинаковому апостериорному распределению.

# строим график для обоих апостериорных распределений после 100
# бросков монеты
plt.plot(my_posterior(alpha1, beta1, n, y_total)[0],
my_posterior(alpha1, beta1, n, y_total)[1])
plt.plot(my_posterior(alpha2, beta2, n, y_total)[0],
my_posterior(alpha2, beta2, n, y_total)[1])
plt.show();

Как отмечалось выше, в байесовском подходе параметры случайны. Поэтому для вывода применяется другой язык. В частотном подходе есть «доверительные интервалы» — уверенность на X%, что истинный параметр находится в этом интервале. Это означает, что если взято бесконечное число выборок фиксированного размера, X% доверительных интервалов будут содержать истинный параметр. Это не означает, что существует X% вероятности того, что истинный параметр находится в доверительном интервале. Он либо входит, либо не входит в доверительный интервал. Мы просто не знаем.

В байесовском подходе есть «байесовские доверительные интервалы» — существует вероятность X%, что параметр наблюдается в этом интервале. Это тонкое различие в языке с большими различиями в интерпретации. Статистики — это юристы математических дисциплин.

Аналитически вывести апостериорное распределение не всегда бывает легко. Это одна из причин, почему частотный подход доминировал над байесовским в XX веке. С ростом вычислительных мощностей компьютеров практичнее стало использовать численные методы для генерации апостериорных распределений. Если вы зашли так далеко, у вас уже достаточно знаний для изучения этих алгоритмов.

Байесовские рассуждения как жизненная установка

Теперь, когда у вас есть базовые знания о байесовской точке зрения, я поясню, почему считаю байесовские рассуждения хорошей жизненной установкой. Это не самая новая перспектива, но большинство людей всё ещё не используют байесовский подход в реальности, поэтому стоит дать пояснение.

Любой согласится с тем, что 1x1=1, кроме разве что Теренса Ховарда. Нам не нужно вычислять степень уверенности в этом утверждении, потому что оно логически верно. Но множество других вещей требуют логических доказательств.

Давайте для примера возьмём вопрос об увеличении минимальной оплаты труда до $15,00 в час (горячая тема для дебатов в США). В то время как большинство дотошных людей считают, что размер увеличения минимальной заработной платы должен зависеть от прожиточного минимума в регионе (это априорное распределение), большинство популярных дискуссий принимает бинарную форму “нужно увеличивать до $15,00 в час, потому что это поможет большому числу людей” или “не нужно увеличивать минимальную заработную плату, потому что бизнес сократит занятость”, что предполагает эластичность спроса на рабочую силу для сегмента, содержащего должности с минимальной заработной платой.

К счастью, в некоторых штатах и муниципалитетах недавно увеличили минимальную заработную плату. В ближайшие месяцы и годы мы получим исследовательские работы, которые подтвердят или опровергнут наши ожидания, и мы сможем обновить их согласно байесовскому подходу. Люди, не придерживающиеся байесовского подхода, останутся при своём мнении вне зависимости от доказательств.

Я считаю, что этот подход стоит применять к большинству жизненных вопросов. У всех нас есть априорные убеждения, основанные на личных психических моделях того, как работает мир, но наши убеждения должны быть чувствительны к реальности. Когда доказательств убеждений недостаточно, не стоит слишком сильно держаться за них.

Закончу Правилом Кромвеля:

Заклинаю вас всеми страстями христовыми — задумайтесь на минуту о том, что можете ошибаться.
” — Оливер Кромвель

Источник: m.vk.com

Комментарии: