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この演習はコースの一部です
lm() による頻度主義の回帰の復習、stan_glm() を用いたベイズ回帰の導入、そしてそれぞれの出力の比較を行います。
現在の演習
チェーン数や長さの変更、事前分布の設定変更、予測子の追加など、ベイズモデルの調整方法を学びます。
この章では、推定したモデルがデータに適合しているかを判断する方法と、競合するモデルを比較する方法を学びます。
この章では、推定したモデルを使って可視化を作成し、新しいデータを予測する方法を学びます。