or
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Bayesçi modeller, bir parametre hakkında öncül içgörüleri gözlemlenen verilerden gelen içgörülerle birleştirerek güncellenmiş, artgönderim (posterior) içgörüler oluşturur. Bu bölümde, oransal bir parametre için temel Beta-Binomial model bağlamında bu Bayesçi kavramları gözden geçireceksin. Ayrıca bu modeli R'de tanımlamak, derlemek ve benzetimini yapmak için rjags paketini nasıl kullanacağını öğreneceksin.
Geçerli egzersiz
İki parametreli Normal-Normal Bayesçi model, Normal regresyon modelleri için basit bir temel sunar. Bu bölümde, Normal-Normal modeli tasarlayacak ve bu modeli rjags kullanarak tanımlayıp derleyerek benzetimini yapacaksın. Ayrıca rjags benzetiminin arkasındaki Markov zinciri mekaniklerinin "sihir"ini keşfedeceksin.
Bu bölümde, Normal-Normal modeli basit bir Bayesçi regresyon modeline genişleteceksin. Bu bağlamda, artgönderim çıkarımı yapmak için rjags benzetim çıktısını nasıl kullanacağını keşfedeceksin. Özellikle, regresyon parametrelerinin artgönderim ortalamaları ve güvenilir aralıklarıyla artgönderim tahminlerini kuracak, artgönderim olasılıklarını kullanarak hipotezleri test edecek ve yeni gözlemler için artgönderim yordayıcı dağılımlar oluşturacaksın.
Bu son bölümde, basit Normal regresyon modelini daha geniş bağlamlarda uygulanacak şekilde genelleştireceksin. Kategorik yordayıcıları dahil edecek, iki yordayıcılı çok değişkenli bir regresyon modeli tasarlayacak ve son olarak bu yöntemi sayım değişkenleri için Poisson çok değişkenli regresyon modellerine genişleteceksin.