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कोर्स विवरण
Bayesian आकलन उन मॉडलिंग तकनीकों का लचीला विकल्प देता है जहाँ निष्कर्ष p-values पर निर्भर होते हैं। इस कोर्स में, आप Bayesian तरीकों और rstanarm पैकेज का उपयोग करके linear regression मॉडल का आकलन करना सीखेंगे। आपको prior distributions, posterior predictive model checking, और Bayesian फ्रेमवर्क के भीतर मॉडल तुलना से परिचित कराया जाएगा। आप यह भी सीखेंगे कि नए डेटा के लिए भविष्यवाणियाँ करने के लिए अपने आकलित मॉडल का उपयोग कैसे करें।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Bayesian Linear Models का परिचय
lm() के साथ frequentist regression की समीक्षा, stan_glm() का उपयोग करके Bayesian regression का परिचय, और उनके आउटपुट की तुलना।
- Non-Bayesian Linear Regression50 XP
- डेटा की जाँच-पड़ताल100 XP
- फ्रीक्वेंटिस्ट लीनियर रिग्रेशन फिट करना100 XP
- Bayesian Linear Regression50 XP
- Bayesian linear regression फिट करना100 XP
- Convergence के मानदंड50 XP
- मॉडल कॉन्वर्जेन्स का आकलन50 XP
- Frequentist और Bayesian तरीकों की तुलना50 XP
- फ्रिक्वेंटिस्ट और बेयेसियन में अंतर50 XP
- Credible intervals बनाना100 XP
2
Bayesian मॉडल में संशोधन
अपने Bayesian मॉडल को संशोधित करना सीखें, जिसमें chains की संख्या और लंबाई बदलना, prior distributions बदलना, और predictors जोड़ना शामिल है।
3
Model Fit का आकलन
इस अध्याय में, हम सीखेंगे कि हमारा आकलित मॉडल हमारे डेटा पर फिट बैठता है या नहीं, और प्रतिस्पर्धी मॉडलों की तुलना कैसे करें।
4
Bayesian Regression को प्रस्तुत करना और उपयोग करना
इस अध्याय में, हम सीखेंगे कि आकलित मॉडल का उपयोग करके अपने मॉडल के विज़ुअलाइज़ेशन कैसे बनाएँ और नए डेटा के लिए भविष्यवाणियाँ कैसे करें।
R
rstanarm के साथ Bayesian Regression Modeling
कोर्स
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