Tinjauan regresi frequentist menggunakan lm(), pengantar regresi Bayesian menggunakan stan_glm(), dan perbandingan keluaran masing-masing.

Regresi Linear Non-Bayesian

Menjelajahi data

Menerapkan regresi linear frequentist

Regresi Linear Bayesian

Menerapkan regresi linear Bayesian

Kriteria konvergensi

Menilai konvergensi model

Membandingkan metode frequentist dan Bayesian

Perbedaan antara frequentist dan Bayesian

Membuat interval kredibel

Pengantar Model Linear Bayesian

Pelajari cara memodifikasi model Bayesian Anda, termasuk mengubah jumlah dan panjang chain, mengubah sebaran prior, serta menambahkan prediktor.

Apa Saja yang Ada dalam Model Bayesian?

Mengubah chains

Apakah iterasi saya sudah cukup?

Distribusi prior

Menentukan Distribusi Prior

Hitung Skala yang Disesuaikan

Prior Tanpa Penyesuaian

Prior yang Ditentukan Pengguna

Mengubah Prior

Menentukan informative priors

Konsekuensi dari prior informatif

Mengubah proses estimasi

Mengubah Estimasi

Memodifikasi Model Bayesian

Pada bab ini, kita akan mempelajari cara menentukan apakah model yang diestimasi sesuai dengan data kita dan cara membandingkan model yang saling bersaing.

Menggunakan Statistik R Squared

Menghitung R-squared Frekuentis

R-squared untuk Model Bayesian

Pemeriksaan model prediktif posterior

Distribusi skor terprediksi

Distribusi untuk satu observasi

Kecocokan model dengan pemeriksaan model prediktif posterior

Posterior R-squared

Pengujian Prediktif Posterior

Perbandingan model Bayesian

Menghitung taksiran LOO

Membandingkan model

Menilai Kecocokan Model

Pada bab ini, kita akan mempelajari cara menggunakan model yang diestimasi untuk membuat visualisasi model Anda dan membuat prediksi untuk data baru.

Memvisualisasikan model Bayesian

Memplot model Bayesian

Memplot Ketidakpastian Model

Membuat prediksi

Popularitas untuk Lagu yang Diamati

Popularitas untuk Lagu Baru

Memvisualisasikan prediksi

Format posterior prediksi

Visualisasikan Prediksi Baru

Kesimpulan

Menyajikan dan Menggunakan Regresi Bayesian

Spotify dataset

Estimasi Bayesian menawarkan alternatif yang fleksibel terhadap teknik pemodelan yang inferensinya bergantung pada nilai p. Pada kursus ini, Anda akan belajar mengestimasi model regresi linear menggunakan metode Bayesian dan paket rstanarm. Anda akan diperkenalkan pada sebaran prior, pemeriksaan model menggunakan posterior predictive, serta perbandingan model dalam kerangka Bayesian. Anda juga akan mempelajari cara menggunakan model yang diestimasi untuk membuat prediksi pada data baru.

Bayesian Modeling with RJAGS

Introduction to Data Visualization with ggplot2

Intermediate Regression in R

Pelajari cara memanfaatkan metode estimasi Bayesian untuk inferensi lebih baik pada model regresi linear.

Pemodelan Regresi Bayesian dengan rstanarm

Pelajari cara memanfaatkan metode estimasi Bayesian untuk membuat inferensi yang lebih baik tentang model regresi linear.

Ilmuwan Pembelajaran Mesin di R

Kriteria konvergensi

Pemodelan Regresi Bayesian dengan rstanarm

Latihan interaktif langsung