Bayesian और Frequentist तरीकों की तुलना

rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

समान पैरामीटर!

tidy(lm_model)
         term   estimate  std.error statistic      p.value
1 (Intercept) 25.7997778 5.91741208  4.359977 1.627847e-05
2      mom_iq  0.6099746 0.05852092 10.423188 7.661950e-23
tidy(stan_model)
        term   estimate  std.error
1 (Intercept) 25.7257965 6.01262625
2      mom_iq  0.6110254 0.05917996
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling

Frequentist vs. Bayesian

  • Frequentist: पैरामीटर फिक्स्ड, डेटा रैंडम
  • Bayesian: पैरामीटर रैंडम, डेटा फिक्स्ड
  • p-value क्या है?
    • नल हाइपोथेसिस के दिए होने पर टेस्ट स्टैटिस्टिक की प्रायिकता
  • तो Bayesian क्या चाहते हैं?
    • देखे गए डेटा के दिए होने पर पैरामीटर मूल्यों की प्रायिकता
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling

Bayesian पैरामीटर का आकलन

  • Confidence interval: वह प्रायिकता कि कोई रेंज true value को समेटे
    • 90% प्रायिकता है कि रेंज में true value है
  • Credible interval: वह प्रायिकता कि true value किसी रेंज के भीतर है
    • 90% प्रायिकता है कि true value इस रेंज में आती है
  • पैरामीटर मूल्यों की प्रायिकता बनाम रेंज सीमाओं की प्रायिकता
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling

Credible intervals बनाना

posterior_interval(stan_model)
                    5%        95%
(Intercept) 16.1396617 35.6015948
mom_iq       0.5131289  0.7042666
sigma       17.2868651 19.3411104
posterior_interval(stan_model, prob = 0.95)
                  2.5%      97.5%
(Intercept) 14.5472824 37.2505664
mom_iq       0.4963677  0.7215823
sigma       17.1197930 19.5359616
posterior_interval(stan_model, prob = 0.5)
                   25%        75%
(Intercept) 21.7634032 29.6542886
mom_iq       0.5714405  0.6496865
sigma       17.8776965 18.7218373
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling

Confidence बनाम Credible intervals

confint(lm_model, parm = "mom_iq", level = 0.95)
           2.5 %    97.5 %
mom_iq 0.4949534 0.7249957
stan_model <- stan_glm(kid_score ~ mom_iq, 
                       data = kidiq)
posterior_interval(stan_model, 
                   pars = "mom_iq", 
                   prob = 0.95)
             2.5%     97.5%
mom_iq 0.4963677  0.7215823
posterior <- spread_draws(stan_model, mom_iq) 
mean(between(posterior_mom_iq, 0.60, 0.65))
0.31475
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अभ्यास करते हैं!

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