Modifier les chaînes

Exerçons-nous à changer le nombre et la longueur des chaînes pour obtenir une distribution a posteriori de tailles différentes. En modifiant la taille de l'a posteriori, on change le nombre d'échantillons utilisés pour les résumés a posteriori et on influence le temps d'estimation. Les données songs sont déjà chargées.

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Modélisation de régression bayésienne avec rstanarm

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Instructions de l’exercice

Pour tous les modèles, prédisez popularity à partir de song_age.
Estimez un modèle avec 3 chaînes, de 1000 itérations chacune, en écartant les 500 premières
Estimez un modèle avec 2 chaînes, de 100 itérations chacune, en écartant les 50 premières
Affichez un sommaire de chaque modèle

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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)

Modifier et exécuter le code