A review of frequentist regression using lm(), an introduction to Bayesian regression using stan_glm(), and a comparison of the respective outputs.

Non-Bayesian Linear Regression

Exploring the data

Fitting a frequentist linear regression

Bayesian Linear Regression

Fitting a Bayesian linear regression

Convergence criteria

Assessing model convergence

Comparing frequentist and Bayesian methods

Difference between frequentists and Bayesians

Creating credible intervals

Introduction to Bayesian Linear Models

Learn how to modify your Bayesian model including changing the number and length of chains, changing prior distributions, and adding predictors.

What's in a Bayesian Model?

Altering chains

Do I have enough iterations?

Prior distributions

Determine Prior Distributions

Calculate Adjusted Scales

Unadjusted Priors

User Specified Priors

Changing Priors

Specifying informative priors

Consequences of informative priors

Altering the estimation process

Altering the Estimation

Modifying a Bayesian Model

In this chapter, we'll learn how to determine if our estimated model fits our data and how to compare competing models.

R Kare istatistiğini kullanma

Sık İstatistikçi R‑kare Hesaplama

Bayesci Bir Model için R-kare

Artalan kestirime dayalı yordayıcı model kontrolleri

Tahmin edilen puan dağılımları

Tek bir gözlem için dağılımlar

Artalan yordamalı model kontrolleriyle model uyumu

R-kare Artçı Dağılımı

Art Alan Yordayıcı Testleri

Bayesci model karşılaştırmaları

LOO tahminini hesaplama

Modelleri karşılaştırma

Assessing Model Fit

In this chapter, we'll learn how to use the estimated model to create visualizations of your model and make predictions for new data.

Visualizing a Bayesian model

Plotting a Bayesian model

Plotting Model Uncertainty

Making predictions

Popularity for Observed Songs

Popularity for New Songs

Visualizing predictions

Format prediction posteriors

Visualize New Predictions

Conclusion

Presenting and Using a Bayesian Regression

Spotify dataset

Bayesian tahmin, çıkarımların p-değerlerine dayandığı modelleme tekniklerine esnek bir alternatif sunar. Bu derste, Bayesian yöntemleri ve rstanarm paketini kullanarak doğrusal regresyon modellerini nasıl tahmin edeceğini öğreneceksin. Önsel dağılımlara, artgösterimsel (posterior) yordamsal model kontrolüne ve Bayesian çerçevede model karşılaştırmalarına giriş yapacaksın. Ayrıca, tahmin edilmiş modelini yeni veriler için öngörü yapmada nasıl kullanacağını da öğreneceksin.

Bayesian Modeling with RJAGS

Introduction to Data Visualization with ggplot2

Intermediate Regression in R

Bayes tahmin yöntemleriyle doğrusal regresyon modelleri hakkında daha iyi çıkarımlar yapmayı öğrenin.

rstanarm ile Bayesian Regresyon Modellemesi

Bayes tahmin yöntemlerini kullanarak doğrusal regresyon modelleri hakkında daha iyi çıkarımlar yapmayı öğrenin.

Makine Öğrenimi Bilim İnsanı in R

Tek bir gözlem için dağılımlar

rstanarm ile Bayesian Regresyon Modellemesi

Uygulamalı interaktif egzersiz