Изменение априорных распределений
Теперь изменим априорные распределения для нашей модели Spotify. Задавая собственные априорные распределения, вы можете отразить свои предположения об ожидаемых значениях параметров. Набор данных songs уже загружен.
Это упражнение является частью курса
Байесовское регрессионное моделирование с rstanarm
Инструкции к упражнению
- Предскажите
popularityна основеsong_age - Создайте модель
flat_prior, используя равномерные априорные распределения для всех параметров - Выведите сводку по априорным распределениям на экран
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Estimate a model with flat priors
flat_prior <- stan_glm(___, data = ___,
___ = ___, ___ = ___, ___ = ___)
# Print a prior summary
___(flat_prior)