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コース

rstanarm で学ぶベイズ回帰モデリング

上級スキルレベル

更新日 2021/12

Bayesian 推定法を活用し、線形回帰モデルについてより的確な推論を行う方法を学びます。

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RProbability & Statistics

4時間

15 ビデオ

45 演習

3,400 XP

7,081

修了証明書

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コース説明

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

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

1

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.

Non-Bayesian Linear Regression

Exploring the data

Fitting a frequentist linear regression

Bayesian Linear Regression

Fitting a Bayesian linear regression

Convergence criteria

Assessing model convergence

Comparing frequentist and Bayesian methods

Difference between frequentists and Bayesians

Creating credible intervals

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2

Modifying a Bayesian Model

Learn how to modify your Bayesian model including changing the number and length of chains, changing prior distributions, and adding predictors.

What's in a Bayesian Model?

Altering chains

Do I have enough iterations?

Prior distributions

Determine Prior Distributions

Calculate Adjusted Scales

Unadjusted Priors

User Specified Priors

Changing Priors

Specifying informative priors

Consequences of informative priors

Altering the estimation process

Altering the Estimation

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3

Assessing Model Fit

In this chapter, we'll learn how to determine if our estimated model fits our data and how to compare competing models.

Using the R Squared statistic

Calculating Frequentist R-squared

R-squared for a Bayesian Model

Posterior predictive model checks

Predicted score distributions

Distributions for a single observation

Model fit with posterior predictive model checks

R-squared Posterior

Posterior Predictive Testing

Bayesian model comparisons

Calculating the LOO estimate

Comparing models

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4

Presenting and Using a Bayesian Regression

In this chapter, we'll learn how to use the estimated model to create visualizations of your model and make predictions for new data.

Visualizing a Bayesian model

Plotting a Bayesian model

Plotting Model Uncertainty

Making predictions

Popularity for Observed Songs

Popularity for New Songs

Visualizing predictions

Format prediction posteriors

Visualize New Predictions

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rstanarm で学ぶベイズ回帰モデリング

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