Die LOO-Schätzung berechnen

Üben wir jetzt die Verwendung des loo-Pakets an unserem Spotify-Modell, um herauszufinden, welches Modell am besten zu unseren Daten passt. Der Datensatz songs ist bereits geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Bayesianische Regressionsmodellierung mit rstanarm</Kurs>

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Übungsanweisungen

Schätze ein Modell, das popularity aus song_age vorhersagt
Gib die LOO-Approximation für dieses Modell mit 1 Prädiktor aus
Schätze ein Modell, das popularity aus song_age, artist_name und ihrer Interaktion vorhersagt
Gib die LOO-Approximation für dieses Modell mit 2 unabhängigen Variablen aus

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Estimate the model with 1 predictor
model_1pred <- ___(___ ~ ___, data = songs)

# Print the LOO estimate for the 1 predictor model
___(model_1pred)

# Estimate the model with both predictors
model_2pred <- ___(___ ~ ___ * ___, data = songs)

# Print the LOO estimates for the 2 predictor model
___(model_2pred)

Code bearbeiten und ausführen