始める無料で始める

事前分布を変更する

では、Spotify のモデルで事前分布を変更してみましょう。事前分布を変えることで、パラメータの期待値に関する自分の事前の考えを反映できます。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

コースを見る

演習の手順

  • song_age から popularity を予測します
  • すべてのパラメータにフラットな事前分布を使うモデル flat_prior を作成します
  • 事前分布のサマリーを画面に出力します

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 a model with flat priors
flat_prior <- stan_glm(___, data = ___,
    ___ = ___, ___ = ___, ___ = ___)

# Print a prior summary
___(flat_prior)
コードを編集して実行