Conclusione

Modellazione di regressione bayesiana con rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

Cosa abbiamo imparato

• Come stimare un modello di regressione bayesiana
  • Differenze tra approcci frequentista e bayesiano
  • Importanza di trarre inferenze corrette
• Modificare un modello bayesiano
  • Dimensione della distribuzione a posteriori
  • Distribuzioni a priori
  • Algoritmo di stima

Cosa abbiamo imparato

• Valutare l’adattamento del modello
  • R-squared
  • Verifiche predittive posteriori
  • Confronti tra modelli
• Usare il modello
  • Visualizzazioni del modello
  • Predizioni

Cosa ci è mancato

• Matematica dietro i calcoli posteriori e l’approssimazione LOO
• Scelta di una distribuzione a priori
• Cause degli errori di stima

E adesso?

• Altri corsi DataCamp
  • Bayesian Modeling with RJAGS
• Documentazione rstanarm
  • mc-stan.org/rstanarm
• Bayesian Data Analysis, Gelman et al., (2013)

Grazie!

Modellazione di regressione bayesiana con rstanarm