Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
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.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
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 Regresyon50 XP
- Veriyi keşfetme100 XP
- Frekansçı doğrusal regresyonu uydurma100 XP
- Bayesçi Doğrusal Regresyon50 XP
- Bayesyen doğrusal regresyonu uydurma100 XP
- Yakınsama ölçütleri50 XP
- Model yakınsamayı değerlendir50 XP
- Frekansçı ve Bayesci yöntemleri karşılaştırma50 XP
- Frekansçılar ve Bayesçiler arasındaki fark50 XP
- Güvenilir aralıklar oluşturma100 XP
2
Bir Bayesian Modeli Değiştirme
Zincirlerin sayısını ve uzunluğunu değiştirme, önsel dağılımları ayarlama ve yordayıcılar ekleme dahil olmak üzere Bayesian modelini nasıl değiştireceğini öğren.
3
Model Uyumunu Değerlendirme
Bu bölümde, tahmin ettiğimiz modelin verilerimize uyup uymadığını ve rakip modelleri nasıl karşılaştıracağımızı öğreneceğiz.
4
Bir Bayesian Regresyonu Sunma ve Kullanma
Bu bölümde, tahmin edilen modeli kullanarak modelinin görselleştirmelerini oluşturmayı ve yeni veriler için öngörüler yapmayı öğreneceğiz.
R
rstanarm ile Bayesian Regresyon Modellemesi
Kurs
Tamamlandı
