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r - ベイジアン プロビット回帰モデル (rstanarm) におけるべき等変数のグループに対する異なる事前確率の使用
rstanarm パッケージのベイジアン ロジスティック回帰 (プロビット) を使用して、デフォルト イベントでモデルをトレーニングしています。入力として、モデルはいくつかの財務比率といくつかの定性的データを受け入れます。定性的データのみについて、係数を実際に正則化して常に正にする方法はありますか?
たとえば、すべてに単一の事前確率を使用すると、次の結果が得られます (MCMC を使用してモデルを調整しますset.seed(12345))。
係数は次のとおりです。
問題は、2 つの異なるディストリビューションを使用できるかどうかです。fin_ratio_x変数が通常を使用し、Qual_x変数が指数またはディリクレを使用するように？
r - rstanarm パッケージの stan_aov を使用した欠落した予測変数の計算ベイジアン ANOVA
ベイジアン ANOVA を計算して、見出し変数が FirstSteeringTime にどのように影響するかを調べています。これが私のデータセットの例です：
まず、ベイジアン ANOVA モデルを当てはめます。
私のモデルは、4 つの予測子があることを示しています。これは、見出し変数のレベルが 0.5、1、1.5、および 2 であるため、正しいです。
しかし、実用的等価領域 (ROPE) 間隔を計算し、それを HDI と比較すると、3 つの予測因子しか表示されないように見えますか?
さて、私の最初の考えは、見出し変数の 1 つのレベルの影響は非常に小さいため、HDI を作成するのに十分な大きさではないのではないかということでした。確信はないけど。誰にもアイデアはありますか？また、誰かが対数適合比/R2とは何か、そして彼らが私に言っている情報を説明できますか?
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