easystats/bayestestR

何を解決するか

多くのRパッケージはベイズモデルを適合させ、事後サンプルを抽出できますが、点推定や信頼区間といった限られた指標しか提供しません。bayestestRは、rstanarm、brms、BayesFactorなどさまざまなモデルオブジェクトからの事後分布を分析・記述するための包括的で一貫性のある関数セットを提供することで、この課題を解決します。

仕組み

このパッケージは、パラメータを確率論的に表現する事後分布を要約するための4つの主要な指標を提供します。

• 中心性: 平均、中央値、または最大事後確率（MAP）推定（最頻値）を使用して分布の中心を推定します。
• 不確実性: 最高密度区間（HDI）、最短確率区間（SPI）、等尾区間（ETI）などの方法を使って信頼区間（CI）を計算します。
• 効果の存在: 方向確率（pd）、点零仮説の確率、またはベイズ因子（BF）を使って、効果がゼロと異なるかどうかを判断します。
• 効果の有意性: 実用的にゼロと同等と見なされる範囲（実用的同等領域、ROPE）を用いて、効果サイズが無視できないかどうかを評価します。

対象ユーザー

Rでベイズ分析を行う研究者やデータサイエンティスト向けに設計されており、効果とその不確実性、存在、有意性を標準化された方法で記述する必要がある方々に最適です。

主な特徴

• 統一インターフェース: describe_posterior()関数は、中心性、不確実性、存在、有意性の複数の指標を一度に計算できます。
• 柔軟な互換性: brmsやrstanarmなどの人気のあるベイズモデリングパッケージと互換性があります。
• 高度な検定: ベイズ因子のためのサベージ・ディッキー密度比と、ROPEに基づく同等性検定を実装しています。
• 自動範囲検出: モデルタイプに基づいて実用的同等領域の適切なデフォルト値を検出するためのrope_range()を含んでいます。