Confronto di modelli bayesiani

Modellazione di regressione bayesiana con rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

Il pacchetto loo

LOO = leave-one-out
- Cross validation approssimata
- ?loo-package
- Uso di loo per confrontare modelli

Usare loo su un singolo modello

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

loo(stan_model)

Calcolato da una matrice di log-verosimiglianza 4000 × 434

         Stima    SE
elpd_loo  -1878.5 14.5
p_loo         2.9  0.3
looic      3757.1 29.0
 ------
L'errore Monte Carlo di elpd_loo è 0.0.

Tutte le stime di Pareto k sono buone (k < 0.5).
Vedi help('pareto-k-diagnostic') per dettagli.

Confronto modelli con 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

Confronto modelli con loo

compare(loo_1pred, loo_2pred)

elpd_diff        se 
      6.1       3.9

Positivo = preferisci il secondo modello
Negativo = preferisci il primo modello
Differenza significativa?
- Valore assoluto della differenza rispetto all'errore standard

Let's practice!

Modellazione di regressione bayesiana con rstanarm