これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
ベイズ推定は、推論が p 値に依存するモデリング手法に対する柔軟な代替手段を提供します。本コースでは、ベイズ手法と rstanarm パッケージを用いて線形回帰モデルを推定する方法を学びます。事前分布、事後予測によるモデルチェック、ベイズ枠組みにおけるモデル比較についても紹介します。さらに、推定したモデルを使って新しいデータの予測を行う方法も学びます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
ベイズ線形モデル入門
lm() による頻度主義の回帰の復習、stan_glm() を用いたベイズ回帰の導入、そしてそれぞれの出力の比較を行います。
2
ベイズモデルの調整
チェーン数や長さの変更、事前分布の設定変更、予測子の追加など、ベイズモデルの調整方法を学びます。
3
モデル適合度の評価
この章では、推定したモデルがデータに適合しているかを判断する方法と、競合するモデルを比較する方法を学びます。
4
ベイズ回帰の提示と活用
この章では、推定したモデルを使って可視化を作成し、新しいデータを予測する方法を学びます。
R
rstanarm で学ぶベイズ回帰モデリング
コース修了
