環境には、みなさんが推定した inform_prior モデルが読み込まれています。復習すると、このモデルでは予測変数に対して平均20、標準偏差0.1の正規事前分布を指定しました。指定した事前分布はパラメータ推定にどのような影響を与えましたか？
inform_prior
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
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。
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。
現在の演習
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。
