情報量のある事前分布の指定
それでは、モデルをより細かくコントロールできるよう、カスタムの事前分布を指定してみましょう。songs データセットはすでに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
rstanarm で学ぶベイズ回帰モデリング
演習の手順
song_ageからpopularityを予測します- 予測子の事前分布として、平均 20、標準偏差 0.1 の正規分布を指定します
- 事前分布のサマリーを画面に表示します
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Estimate the model with an informative prior
inform_prior <- stan_glm(___ ~ ___, data = songs,
___ = normal(___ = 20, ___ = 0.1, autoscale = FALSE))
# Print the prior summary
___(inform_prior)