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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
7,078
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コース内容

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 RJAGSIntroduction to Data Visualization with ggplot2Intermediate 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.
チャプター開始
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.
チャプター開始
rstanarm で学ぶベイズ回帰モデリング
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