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Bayesian Regression Modeling with rstanarm

Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.

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Descripción del curso

Bayesian estimation offers a flexible alternative to modeling techniques where the inferences depend on p-values. In this course, you’ll learn how to estimate linear regression models using Bayesian methods and the rstanarm package. You’ll be introduced to prior distributions, posterior predictive model checking, and model comparisons within the Bayesian framework. You’ll also learn how to use your estimated model to make predictions for new data.
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  1. 1

    Introduction to Bayesian Linear Models

    Gratuito

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

    Reproducir Capítulo Ahora
    Non-Bayesian Linear Regression
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    Exploring the data
    100 xp
    Fitting a frequentist linear regression
    100 xp
    Bayesian Linear Regression
    50 xp
    Fitting a Bayesian linear regression
    100 xp
    Convergence criteria
    50 xp
    Assessing model convergence
    50 xp
    Comparing frequentist and Bayesian methods
    50 xp
    Difference between frequentists and Bayesians
    50 xp
    Creating credible intervals
    100 xp
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Sets De Datos

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Colaboradores

Collaborator's avatar
Chester Ismay
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David Campos
Collaborator's avatar
Shon Inouye
Jake Thompson HeadshotJake Thompson

Psychometrician, ATLAS, University of Kansas

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