Ana içeriğe atla

Kurs

rstanarm ile Bayesian Regresyon Modellemesi

İleri SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 12.2021

Bayes tahmin yöntemlerini kullanarak doğrusal regresyon modelleri hakkında daha iyi çıkarımlar yapmayı öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

RProbability & Statistics

4 sa

15 video

45 Egzersiz

3,400 XP

7,081

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Bayesian tahmin, çıkarımların p-değerlerine dayandığı modelleme tekniklerine esnek bir alternatif sunar. Bu derste, Bayesian yöntemleri ve rstanarm paketini kullanarak doğrusal regresyon modellerini nasıl tahmin edeceğini öğreneceksin. Önsel dağılımlara, artgösterimsel (posterior) yordamsal model kontrolüne ve Bayesian çerçevede model karşılaştırmalarına giriş yapacaksın. Ayrıca, tahmin edilmiş modelini yeni veriler için öngörü yapmada nasıl kullanacağını da öğreneceksin.

Önkoşullar

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

1

Bayesian Doğrusal Modellere Giriş

lm() ile sıkça kullanılan (frequentist) regresyonun gözden geçirilmesi, stan_glm() ile Bayesian regresyona giriş ve bunların çıktılarını karşılaştırma.

Bayesçi Olmayan Doğrusal Regresyon

Veriyi keşfetme

Frekansçı doğrusal regresyonu uydurma

Bayesçi Doğrusal Regresyon

Bayesyen doğrusal regresyonu uydurma

Yakınsama ölçütleri

Model yakınsamayı değerlendir

Frekansçı ve Bayesci yöntemleri karşılaştırma

Frekansçılar ve Bayesçiler arasındaki fark

Güvenilir aralıklar oluşturma

Bölümü Başlat

2

Bir Bayesian Modeli Değiştirme

Zincirlerin sayısını ve uzunluğunu değiştirme, önsel dağılımları ayarlama ve yordayıcılar ekleme dahil olmak üzere Bayesian modelini nasıl değiştireceğini öğren.

Bir Bayesian Modelde Neler Var?

Zincirleri değiştirme

Yeterince yinelemem var mı?

Önsel dağılımlar

Önsel Dağılımları Belirleme

Ayarlanmış Ölçekleri Hesapla

Ayarlanmamış Önseller

Kullanıcı Tanımlı Öncelikler

Önselleri Değiştirme

Bilgilendirici önseller belirtme

Bilgilendirici öncüllerin sonuçları

Tahmin sürecini değiştirme

Tahmini Değiştirme

Bölümü Başlat

3

Model Uyumunu Değerlendirme

Bu bölümde, tahmin ettiğimiz modelin verilerimize uyup uymadığını ve rakip modelleri nasıl karşılaştıracağımızı öğreneceğiz.

R Kare istatistiğini kullanma

Sık İstatistikçi R‑kare Hesaplama

Bayesci Bir Model için R-kare

Artalan kestirime dayalı yordayıcı model kontrolleri

Tahmin edilen puan dağılımları

Tek bir gözlem için dağılımlar

Artalan yordamalı model kontrolleriyle model uyumu

R-kare Artçı Dağılımı

Art Alan Yordayıcı Testleri

Bayesci model karşılaştırmaları

LOO tahminini hesaplama

Modelleri karşılaştırma

Bölümü Başlat

4

Bir Bayesian Regresyonu Sunma ve Kullanma

Bu bölümde, tahmin edilen modeli kullanarak modelinin görselleştirmelerini oluşturmayı ve yeni veriler için öngörüler yapmayı öğreneceğiz.

Bayesçi bir modeli görselleştirme

Bayesyen bir modeli görselleştirme

Model Belirsizliğini Grafikleştirme

Tahmin yapma

Gözlemlenen Şarkılar için Popülerlik

Yeni Şarkılar için Popülerlik

Tahminleri görselleştirme

Tahmin posteriorlarını biçimlendir

Yeni Tahminleri Görselleştir

Bölümü Başlat

rstanarm ile Bayesian Regresyon Modellemesi

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve rstanarm ile Bayesian Regresyon Modellemesi eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.