마무리

rstanarm으로 배우는 Bayesian 회귀 모델링

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

학습 내용

• 베이즈 회귀 모델 추정 방법
  • 빈도주의와 베이즈 접근의 차이
  • 올바른 추론의 중요성
• 베이즈 모델 수정
  • 사후분포의 크기
  • 사전분포
  • 추정 알고리즘

학습 내용

• 모델 적합도 평가
  • 결정계수(R-squared)
  • 사후 예측 점검
  • 모델 비교
• 모델 활용
  • 모델 시각화
  • 예측

다루지 못한 내용

• 사후 계산과 LOO 근사의 수학적 배경
• 사전분포 선택
• 추정 오류의 원인

다음 단계

• 추가 DataCamp 강좌
  • RJAGS로 하는 베이즈 모델링
• rstanarm 문서
  • mc-stan.org/rstanarm
• Bayesian Data Analysis, Gelman 외 (2013)

감사합니다!

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