Conclusão

Modelagem de Regressão Bayesiana com rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

O que aprendemos

• Como estimar um modelo de regressão Bayesiano
  • Diferenças entre abordagens frequentista e Bayesiana
  • Importância de fazer inferências corretas
• Modificando um modelo Bayesiano
  • Tamanho da distribuição a posteriori
  • Distribuições a priori
  • Algoritmo de estimação

O que aprendemos

• Avaliar o ajuste do modelo
  • R-quadrado
  • Verificações preditivas a posteriori
  • Comparações de modelos
• Usando o modelo
  • Visualizações do modelo
  • Previsões

O que ficou de fora

• Matemática por trás dos cálculos a posteriori e da aproximação LOO
• Escolha de uma distribuição a priori
• Causas de erros de estimação

O que vem a seguir?

• Mais cursos da DataCamp
  • Bayesian Modeling with RJAGS
• Documentação do rstanarm
  • mc-stan.org/rstanarm
• Bayesian Data Analysis, Gelman et al. (2013)

Obrigado!

Modelagem de Regressão Bayesiana com rstanarm