예측 시각화

rstanarm으로 배우는 Bayesian 회귀 모델링

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

새 예측 그리기

stan_model <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq + mom_hs, data = kidiq)
predict_data <- data.frame(mom_iq = 110, mom_hs = c(0, 1))

posterior <- posterior_predict(stan_model, newdata = predict_data)
posterior[1:10,]

              1         2
 [1,]  76.75484  96.26407
 [2,]  74.39001 100.38898
 [3,]  90.90370  70.00591
 [4,]  70.43835 120.82787
 [5,] 113.98411  82.40497
 [6,]  56.15829 121.84269
 [7,]  90.46640  92.77966
 [8,]  98.56337 110.17948
 [9,] 108.86147 123.67762
[10,]  94.29429  83.77102

데이터 형식 맞추기

posterior <- as.data.frame(posterior)

colnames(posterior) <- c("고졸 아님", "고졸")

plot_posterior <- gather(posterior, key = "HS", value = "predict")

head(plot_posterior)

     HS   predict
1 고졸 아님  76.75484
2 고졸 아님  74.39001
3 고졸 아님  90.90370
4 고졸 아님  70.43835
5 고졸    113.98411
6 고졸 아님  56.15829

플롯 만들기

ggplot(plot_posterior, aes(x = predict)) +
  facet_wrap(~ HS, ncol = 1) +
  geom_density()

연습해 봅시다

rstanarm으로 배우는 Bayesian 회귀 모델링