まとめ

rstanarm で学ぶベイズ回帰モデリング

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

学んだこと

• ベイズ回帰モデルの推定方法
  • 頻度主義とベイズの違い
  • 正しい推論の重要性
• ベイズモデルの調整
  • 事後分布の規模
  • 事前分布
  • 推定アルゴリズム

学んだこと

• モデル適合の評価
  • 決定係数（R-squared）
  • 事後予測チェック
  • モデル比較
• モデルの活用
  • 可視化
  • 予測

触れられなかったこと

• 事後計算とLOO近似の数理
• 事前分布の選択
• 推定誤差の原因

次のステップ

• さらに学べるDataCampコース
  • Bayesian Modeling with RJAGS
• rstanarm ドキュメント
  • mc-stan.org/rstanarm
• 『Bayesian Data Analysis』Gelman ほか (2013)

ありがとうございました

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