Перейти к основному содержимому

Главная R

Курс

Bayesian Regression Modeling with rstanarm

Продвинутый уровеньУровень навыков

Обновлено 12.2021

Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.

Начать курс бесплатно

RProbability & Statistics

4 ч

15 видео

45 Упражнений

3,400 XP

7,081

Справка об успешном завершении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google Показать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Любимая обучающимися из тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробуйте для бизнеса

Описание курса

Bayesian estimation offers a flexible alternative to modeling techniques where the inferences depend on p-values. In this course, you’ll learn how to estimate linear regression models using Bayesian methods and the rstanarm package. You’ll be introduced to prior distributions, posterior predictive model checking, and model comparisons within the Bayesian framework. You’ll also learn how to use your estimated model to make predictions for new data.

Необходимые условия

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

Начать главу

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

Начать главу

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

Начать главу

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

Начать главу

Bayesian Regression Modeling with rstanarm

Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Добавьте эту квалификацию в профиль LinkedIn, резюме или CV
Поделитесь в социальных сетях и в обзоре эффективностиЗаписаться сейчас

Присоединяйтесь к более чем 19 миллионам обучающихся и начните Bayesian Regression Modeling with rstanarm уже сегодня!

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google Показать больше вариантов

или

Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, нашу Политику конфиденциальности и соглашаетесь с тем, что ваши данные хранятся в США.

Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.

Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.