Chains anpassen

Üben wir, die Anzahl und Länge der Chains zu ändern, um Posteriorverteilungen verschiedener Größe zu erhalten. Durch die Größe des Posteriors beeinflusst du die Anzahl der Stichproben für die Posterior-Zusammenfassungen und die Schätzzeit. Die songs-Daten sind bereits geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Bayesianische Regressionsmodellierung mit rstanarm</Kurs>

Kurs ansehen

Übungsanweisungen

Sage für alle Modelle popularity aus song_age voraus.
Schätze ein Modell mit 3 Chains, jeweils 1000 Iterationen lang, wobei die ersten 500 verworfen werden.
Schätze ein Modell mit 2 Chains, jeweils 100 Iterationen lang, wobei die ersten 50 verworfen werden.
Gib eine Zusammenfassung für jedes Modell aus

Interaktive praktische Übung

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

# 3 chains, 1000 iterations, 500 warmup
model_3chains <- stan_glm(___ ~ ___, data = songs,
    ___ = ___, ___ = ___, ___ = ___)

# Print a summary of model_3chains
___(model_3chains)

# 2 chains, 100 iterations, 50 warmup
model_2chains <- stan_glm(___ ~ ___, data = songs,
    ___ = ___, ___ = ___, ___ = ___)

# Print a summary of model_2chains
___(model_2chains)

Code bearbeiten und ausführen