Modélisation de régression bayésienne avec rstanarm

AvancéNiveau de compétence

Actualisé 12/2021

Découvrez comment exploiter les méthodes d'estimation bayésiennes pour améliorer vos inférences sur les modèles de régression linéaire.

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Description du cours

L’estimation bayésienne offre une alternative flexible aux techniques de modélisation dont les inférences reposent sur des valeurs p. Dans ce cours, vous apprendrez à estimer des modèles de régression linéaire avec des méthodes bayésiennes et le package rstanarm. Vous serez initié aux distributions a priori, à la vérification prédictive a posteriori du modèle et aux comparaisons de modèles dans le cadre bayésien. Vous verrez également comment utiliser votre modèle estimé pour faire des prédictions sur de nouvelles données.

Prérequis

Bayesian Modeling with RJAGS Introduction to Data Visualization with ggplot2 Intermediate Regression in R

Introduction to Bayesian Linear Models

A review of frequentist regression using lm(), an introduction to Bayesian regression using stan_glm(), and a comparison of the respective outputs.

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