Апостериорное прогнозирование на основе группирующей переменной из `stan_glm()` в пакете `rstanarm`?
Мне было интересно, как получить апостериорный прогноз на основе группирующей переменной из stan_glm()
в rstanarm
пакет?
Например, если у меня есть двоичный файл (0, 1)
закодированная группирующая переменная называется "vs"
по моим данным (база данных R: mtcars
), как я могу получить прогноз, когда vs == 0
и когда vs == 1
?
Вот мой код R:
library(rstanarm)
fit <- stan_glm(mpg ~., data = mtcars)
posterior_predict(fit, newdata = WHAT SHOULD BE HERE?)
1 ответ
Решение
Чтобы изучить эффект, например, vs
на результат (в вашем случае mpg
) ты можешь использовать posterior_predict
на подмножествах, где vs == 0
а также vs == 1
соответственно:
posterior_predict(fit, newdata = subset(mtcars[1:10, ], vs == 0));
а также
posterior_predict(fit, newdata = subset(mtcars[1:10, ], vs == 1));
Более подробная информация дана в ?rstanarm::posterior_predict
,