data(mtcars)
library(tidyverse)
library(rstanarm)
library(easystats)
mtcars-post2
bayes
regression
post
exam-22
qm2
qm2-pruefung
Aufgabe
Im Datensatz mtcars
: Wie groß ist der Effekt der UV vs
auf die AV mpg
? Geben Sie die Breite des 95% PI an (im Bezug zur gesuchten Größe). Berechnen Sie das dazu passende Modell mit Methoden der Bayes-Statistik.
Wählen Sie die am besten passende Option:
Answerlist
- 0.7
- 2.7
- 4.7
- 6.7
- 8.7
Lösung
Setup:
Modell berechnen:
<- stan_glm(mpg ~ vs, data = mtcars,
m1 seed = 42,
refresh = 0)
95%-PI:
<- parameters(m1)
post_m1_vs post_m1_vs
Parameter | Median | 95% CI | pd | Rhat | ESS | Prior
----------------------------------------------------------------------------------------
(Intercept) | 16.63 | [14.47, 18.88] | 100% | 1.000 | 3894.00 | Normal (20.09 +- 15.07)
vs | 7.91 | [ 4.60, 11.26] | 100% | 1.000 | 3797.00 | Normal (0.00 +- 29.89)
Berechnen wir die Breite des Intervalls:
<- 11.26 - 4.60
breite breite
[1] 6.66
Die Antwort für lautet also 6.66.
Answerlist
- Falsch
- Falsch
- Falsch
- Wahr
- Falsch
Categories:
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- exam-22