チェーンを変更する
チェーンの本数と長さを変えて、さまざまなサイズの事後分布を得る練習をしましょう。事後分布のサイズを変えると、事後要約に使われるサンプル数が変わり、推定にかかる時間にも影響します。songs データ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
- すべてのモデルで、
song_ageからpopularityを予測します。 - 3 本のチェーンで、各 1000 イテレーション、先頭の 500 を破棄してモデルを推定します
- 2 本のチェーンで、各 100 イテレーション、先頭の 50 を破棄してモデルを推定します
- 各モデルのサマリーを表示します
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。
# 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)