Bayesian मॉडल तुलना

rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

loo पैकेज

  • LOO = leave-one-out
    • अनुमानित cross validation
    • ?loo-package
    • मॉडल तुलना के लिए loo का उपयोग
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling

एकल मॉडल पर loo का उपयोग

library(rstanarm)
library(loo)
stan_model <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq, data = kidiq)

loo(stan_model)

Computed from 4000 by 434 log-likelihood matrix

         Estimate   SE
elpd_loo  -1878.5 14.5
p_loo         2.9  0.3
looic      3757.1 29.0
 ------
Monte Carlo SE of elpd_loo is 0.0.

All Pareto k estimates are good (k < 0.5).
See help('pareto-k-diagnostic') for details.
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling

loo के साथ मॉडल तुलना

model_1pred <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq, data = kidiq)
model_2pred <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq * mom_hs, data = kidiq)

loo_1pred <- loo(model_1pred)
loo_2pred <- loo(model_2pred)

compare(loo_1pred, loo_2pred)

elpd_diff        se 
      6.1       3.9
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling

loo के साथ मॉडल तुलना

compare(loo_1pred, loo_2pred)

elpd_diff        se 
      6.1       3.9
  • Positive = दूसरा मॉडल बेहतर
  • Negative = पहला मॉडल बेहतर
  • अंतर पर्याप्त है?
    • अंतर का परिमाण standard error के सापेक्ष देखें
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