来自兄弟的后验预测分布（逻辑回归）

Question

我对stan和brms都是新手，并且无法提取后验预测分布。让我们说我有一个简单的逻辑回归

fit = brm(y ~ x, family="bernoulli", data=df.training)

其中y为二进制且x为连续。对于测试数据（甚至是训练数据），我想我现在可以通过改变p

来获得bernoulli概率probs的预测分布。

predict(fit, df.test, probs=seq(0, 1, 0.1))

然而，虽然此命令的输出给出了在[0,1]范围内连续的估计值（这是有意义的），但置信区间值似乎是二进制的（这对我来说没有意义）。 。如何获得p的整个后验预测分布？

Answer 1

这个问题显然是很久以前了。但是我偶然发现了它，并认为它与我自己的问题产生了共鸣。

基于我在逻辑回归模型上的实验，我认为以下情况适用于默认输入：

1. posterior_linpred给出了连续的线性比例；
2. fitted给出了介于0和1之间的连续概率标度；
3. predict给出了二进制[0,1]比例预测

我手边没有Beta-Binomial模型（对我来说，这是过度分散的逻辑模型的一个很好的例子）来测试posterior_linpred的结果，但是我有信心fitted和predict将在结果量表上。