Podsumowanie

Bayesowskie modelowanie regresji z rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

Czego się nauczyliśmy

• Estymacja bayesowskiego modelu regresji
  • Różnice między podejściem częstościowym a bayesowskim
  • Znaczenie poprawnego wnioskowania
• Modyfikacja modelu bayesowskiego
  • Rozmiar rozkładu a posteriori
  • Rozkłady a priori
  • Algorytm estymacji

Czego się nauczyliśmy

• Ocena dopasowania modelu
  • R-kwadrat
  • Predyktywne testy modelu a posteriori
  • Porównanie modeli
• Zastosowanie modelu
  • Wizualizacje modelu
  • Predykcje

Czego nie omówiliśmy

• Matematyka obliczeń a posteriori i aproksymacji LOO
• Wybór rozkładu a priori
• Przyczyny błędów estymacji

Co dalej?

• Kolejne kursy DataCamp
  • Bayesian Modeling with RJAGS
• Dokumentacja rstanarm
  • mc-stan.org/rstanarm
• Bayesian Data Analysis, Gelman i in., (2013)

Dziękujemy!

Bayesowskie modelowanie regresji z rstanarm