Modifier les chaînes
Exerçons-nous à modifier le nombre et la longueur des chaînes afin d’obtenir une distribution a posteriori de tailles différentes. En changeant la taille de la postérieure, nous modifions le nombre d’échantillons utilisés pour les résumés a posteriori et nous influons sur le temps d’estimation. Les données songs sont déjà chargées.
Cet exercice fait partie du cours
Modélisation de régression bayésienne avec rstanarm
Instructions
- Pour tous les modèles, prédisez
popularityà partir desong_age. - Estimez un modèle avec 3 chaînes, de 1000 itérations chacune, en éliminant les 500 premières
- Estimez un modèle avec 2 chaînes, de 100 itérations chacune, en éliminant les 50 premières
- Affichez un résumé de chaque modèle
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)