【Rでベイズ統計モデリング#4】正規線形モデル（brms）

(6:9)

【Rでベイズ統計モデリング#3】正規線形モデル

(13:41)

【Rでベイズ統計モデリング#15】ランダム係数モデル（brms）

(6:56)

【Rでベイズ統計モデリング#6】ポアソン回帰モデル（brms）

(5:32)

【Rでベイズ統計モデリング#18】時変系数モデル

(10:44)

[74] Bayesian Data Analysis with BRMS (Bayesian Regression Models Using Stan) (Mitzi Morris)

(1:6:20)

‪Benjamin Goodrich: Introduction to Bayesian Computation Using the rstanarm R Package

(1:28:54)

Bayesian Multilevel Modelling with {brms}

(1:16:13)

Statistical Rethinking Winter 2019 Lecture 04

(1:4:36)

Paul Bürkner: An introduction to Bayesian multilevel modeling with brms

(1:9:7)

Why R? Webinar 035 - Paul Buerkner - brms: Bayesian Regression Models using Stan

(1:2:38)

Statistical Rethinking Winter 2019 Lecture 12

(1:1:56)

234 - Semantic Segmentation of BraTS2020 - Part 3 - Training and Prediction

(30:41)

Bayesian Item Response Modeling in R with {brms} and Stan

(56:50)

Statistical Rethinking Winter 2019 Lecture 16

(52:28)

【Rでベイズ統計モデリング#8】ロジスティック回帰（brms）

(6:3)

【Rでベイズ統計モデリング#19】ローカル線形トレンドモデル

(8:34)

【Rでベイズ統計モデリング#11】ランダム切片モデル1（brms）

(4:55)

【Rでベイズ統計モデリング#17】ローカルレベルモデル

(10:52)

【Rでベイズ統計モデリング#13】ランダム切片モデル2（brms）

(6:31)

【Rでベイズ統計モデリング#14】ランダム係数モデル

(7:8)

【Rでベイズ統計モデリング#7】ロジスティック回帰モデル

(8:12)

【Rでベイズ統計モデリング#22】DGLM（ポアソン分布）

(9:11)

【Rでベイズ統計モデリング#16】Rで状態空間モデルの概要

(12:43)

【Rでベイズ統計モデリング#10】ランダム切片モデル1

(7:54)

【Rでベイズ統計モデリング#20】周期性のモデル化

(7:55)

【ベイズ統計モデリング#4】一般化線形モデル（GLM）の概要

(9:9)

【Rでベイズ統計モデリング#12】ランダム切片モデル2

(7:25)