Изменение параметров оценки

Теперь изменим параметры оценки, чтобы быть готовыми к возможным ошибкам. Важно своевременно устранять такие ошибки — это позволяет убедиться в корректности полученных выводов. Данные songs уже загружены.

Это упражнение является частью курса

Байесовское регрессионное моделирование с rstanarm

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Оцените две модели, предсказывающие popularity на основе song_age
В первой модели установите adapt_delta равным 0,99
Во второй модели установите max_treedepth равным 15
Просмотрите сводку каждой модели

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Estimate the model with a new `adapt_delta`
adapt_model <- ___(popularity ~ song_age, data = songs,
  ___ = list(___ = ___))

# View summary
___(adapt_model)

# Estimate the model with a new `max_treedepth`
tree_model <- ___(popularity ~ song_age, data = songs,
  ___ = list(___ = ___))

# View summary
___(tree_model)

Редактировать и запускать код