ガンマ分布に従属変数を持つベイジアン モデルの解釈について質問があります。
0 から 4 までの 3 つのグループのセンチメント スコア データを含むデータセットがあり (これは連続変数です)、私の目標は、グループごとの効果があるかどうかを判断することです。
多くのオンライン チュートリアルに従った後、ガンマ スコアに落ち着きました (さまざまなファミリの LOO を行いました) - 以下のモデル:
これは、私の BRM に対して R が返すものです。
Family: gamma
Links: mu = inverse; shape = identity
Formula: sentiment ~ group + (1 | id)
Data: df (Number of observations: 1856)
Samples: 20 chains, each with iter = 2000; warmup = 1000; thin = 1;
total post-warmup samples = 20000
The output is as follows:
Group-Level Effects:
~id (Number of levels: 1856)
Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Rhat Bulk_ESS Tail_ESS
sd(Intercept) 0.40 0.16 0.04 0.65 1.01 2289 2424
Population-Level Effects:
Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Rhat Bulk_ESS Tail_ESS
Intercept 2.55 0.09 2.38 2.74 1.00 6787 13508
group 1.22 0.14 0.95 1.50 1.00 27476 15066
group . 1.29 0.15 1.00 1.58 1.00 24998 15147
Family Specific Parameters:
Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Rhat Bulk_ESS Tail_ESS
shape 1.65 [![enter image description here][1]][1] 0.06 1.54 1.76 1.00 7659 11316
したがって、グループ 2 と 3 はグループ 1 とはセンチメントが異なります (95%CI が 0 を超えないため) が、推定値をどのように解釈すればよいでしょうか? ログインする必要がありますか? 何か変身？これを文にするにはどうすればよいでしょうか？条件付き効果をプロットするとき、y 軸上にあるものを理解できないので、私は混乱していますか? プロットを添付します。
分かりやすく教えていただきありがとうございました！