Comparações de modelos Bayesianos

Modelagem de Regressão Bayesiana com rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

O pacote loo

LOO = leave-one-out (deixa-um-de-fora)
- Validação cruzada aproximada
- ?loo-package
- Usando loo para comparar modelos

Usando loo em um único modelo

library(rstanarm)
library(loo)
stan_model <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq, data = kidiq)

loo(stan_model)

Computed from 4000 by 434 log-likelihood matrix

         Estimate   SE
elpd_loo  -1878.5 14.5
p_loo         2.9  0.3
looic      3757.1 29.0
 ------
Monte Carlo SE of elpd_loo is 0.0.

All Pareto k estimates are good (k < 0.5).
See help('pareto-k-diagnostic') for details.

Comparando modelos com loo

model_1pred <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq, data = kidiq)
model_2pred <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq * mom_hs, data = kidiq)

loo_1pred <- loo(model_1pred)
loo_2pred <- loo(model_2pred)

compare(loo_1pred, loo_2pred)

elpd_diff        se 
      6.1       3.9

Comparando modelos com loo

compare(loo_1pred, loo_2pred)

elpd_diff        se 
      6.1       3.9

Positivo = preferir o segundo modelo
Negativo = preferir o primeiro modelo
Diferença significativa?
- Valor absoluto da diferença em relação ao erro padrão

Vamos praticar!

Modelagem de Regressão Bayesiana com rstanarm