lm() ile sıkça kullanılan (frequentist) regresyonun gözden geçirilmesi, stan_glm() ile Bayesian regresyona giriş ve bunların çıktılarını karşılaştırma.

Bayesçi Olmayan Doğrusal Regresyon

Veriyi keşfetme

Frekansçı doğrusal regresyonu uydurma

Bayesçi Doğrusal Regresyon

Bayesyen doğrusal regresyonu uydurma

Yakınsama ölçütleri

Model yakınsamayı değerlendir

Frekansçı ve Bayesci yöntemleri karşılaştırma

Frekansçılar ve Bayesçiler arasındaki fark

Güvenilir aralıklar oluşturma

Bayesian Doğrusal Modellere Giriş

Zincirlerin sayısını ve uzunluğunu değiştirme, önsel dağılımları ayarlama ve yordayıcılar ekleme dahil olmak üzere Bayesian modelini nasıl değiştireceğini öğren.

Bir Bayesian Modelde Neler Var?

Zincirleri değiştirme

Yeterince yinelemem var mı?

Önsel dağılımlar

Önsel Dağılımları Belirleme

Ayarlanmış Ölçekleri Hesapla

Ayarlanmamış Önseller

Kullanıcı Tanımlı Öncelikler

Önselleri Değiştirme

Bilgilendirici önseller belirtme

Bilgilendirici öncüllerin sonuçları

Tahmin sürecini değiştirme

Tahmini Değiştirme

Bir Bayesian Modeli Değiştirme

Bu bölümde, tahmin ettiğimiz modelin verilerimize uyup uymadığını ve rakip modelleri nasıl karşılaştıracağımızı öğreneceğiz.

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

Model Uyumunu Değerlendirme

Bu bölümde, tahmin edilen modeli kullanarak modelinin görselleştirmelerini oluşturmayı ve yeni veriler için öngörüler yapmayı öğreneceğiz.

Bayesçi bir modeli görselleştirme

Bayesyen bir modeli görselleştirme

Model Belirsizliğini Grafikleştirme

Tahmin yapma

Gözlemlenen Şarkılar için Popülerlik

Yeni Şarkılar için Popülerlik

Tahminleri görselleştirme

Tahmin posteriorlarını biçimlendir

Yeni Tahminleri Görselleştir

Sonuç

Bir Bayesian Regresyonu Sunma ve Kullanma

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

Frekansçılar ve Bayesçiler arasındaki fark

rstanarm ile Bayesian Regresyon Modellemesi

Uygulamalı etkileşimli egzersiz