x
Dichte
≤ x %
Median

Prior Predictive Check

Prior Predictive Checks · brms · 15 Likelihoods · A/B-Vergleich · LMM · Builder-Integration

© Dr. Rainer Düsing · Interactive Tools by Claude

Priors konfigurieren und Simulation starten

Prior Lab

Distribution Explorer · Prior Visualizer · brms-ready
Verteilung
Parameter
GLM-Modus
x-Achse:
⟳ Credible-Interval → Parameter
Gib das gewünschte Credible Interval an — der Solver findet automatisch die passenden Parameter.
Untere Grenze
Obere Grenze
Masse (%)
⚠  brms Intercept-Prior — Hinweis
Dieser Tool verwendet immer die explizite 0 + Intercept-Formulierung:
y ~ 0 + Intercept + x

Dadurch gilt der hier eingestellte Intercept-Prior direkt auf der Rohskala — ohne interne Zentrierung durch brms. Der Prior für den Intercept beschreibt den erwarteten y-Wert wenn alle Prädiktoren = 0 sind.

Tipp: Prädiktoren vor der Analyse z-standardisieren (scale()): dann bedeutet x=0 = Durchschnitt, und der Intercept-Prior entspricht dem erwarteten y bei einem durchschnittlichen Beobachtungsfall. → Prädiktoren zentrieren wird dringend empfohlen (scale()).
ℹ Prior Predictive Check
Workflow
Was zeigen die Plots?
Mehrere Prädiktoren & Polynome
Mixed Models (LMM)
⬡ → Builder: Überträgt alle Priors direkt in den brms Model Builder — kein Copy-Paste, kein Umbau. Umgekehrt: im Builder auf ⬡ → PP-Check klicken. Polynomial-Terme werden vollständig übertragen.