or
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelele bayesiene combină cunoștințele anterioare cu informațiile din datele observate pentru a obține o perspectivă actualizată – cea posterioară – asupra unui parametru. În acest capitol, vei recapitula aceste concepte bayesiene în contextul modelului fundamental Beta-Binomial pentru un parametru de proporție. Vei învăța, de asemenea, cum să folosești pachetul rjags pentru a defini, compila și simula acest model în R.
Modelul bayesian Normal-Normal cu doi parametri oferă o bază simplă pentru modelele de regresie normală. În acest capitol, vei construi modelul Normal-Normal și îl vei defini, compila și simula folosind rjags. Vei explora, totodată, mecanica lanțurilor Markov care stă la baza simulărilor din rjags.
În acest capitol, vei extinde modelul Normal-Normal la un model simplu de regresie bayesiană. În acest context, vei explora cum să folosești rezultatele simulării din rjags pentru a realiza inferențe posterioare. Concret, vei construi estimări posterioare ale parametrilor de regresie prin medii posterioare și intervale de credibilitate, vei testa ipoteze folosind probabilități posterioare și vei construi distribuții predictive posterioare pentru observații noi.
În acest capitol final, vei generaliza modelul simplu de regresie normală pentru aplicații în contexte mai largi. Vei incorpora predictori categoriali, vei construi un model de regresie multivariată cu doi predictori și, în final, vei extinde această metodologie la modele de regresie Poisson multivariată pentru variabile de tip numărare.
Exercițiul curent