บทสรุป

การสร้างโมเดลการถดถอยแบบ Bayesian ด้วย rstanarm

Jake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

สิ่งที่ได้เรียนรู้

• การประมาณค่าโมเดล Bayesian regression
  • ความแตกต่างระหว่างแนวทาง frequentist และ Bayesian
  • ความสำคัญของการอนุมานที่ถูกต้อง
• การปรับแต่งโมเดล Bayesian
  • ขนาดของ posterior distribution
  • Prior distributions
  • อัลกอริทึมการประมาณค่า

สิ่งที่ได้เรียนรู้

• การประเมินความเหมาะสมของโมเดล
  • R-squared
  • Posterior predictive model checks
  • การเปรียบเทียบโมเดล
• การนำโมเดลไปใช้
  • การแสดงภาพโมเดล
  • การพยากรณ์

สิ่งที่ยังไม่ได้ครอบคลุม

• คณิตศาสตร์เบื้องหลังการคำนวณ posterior และการประมาณค่า LOO
• การเลือก prior distribution
• สาเหตุของข้อผิดพลาดในการประมาณค่า

ขั้นตอนต่อไป

• คอร์สเพิ่มเติมใน DataCamp
  • Bayesian Modeling with RJAGS
• เอกสารประกอบ rstanarm
  • mc-stan.org/rstanarm
• Bayesian Data Analysis, Gelman et al., (2013)

ขอบคุณ!

การสร้างโมเดลการถดถอยแบบ Bayesian ด้วย rstanarm