1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Bayesovské modelování s RJAGS
Connected

cvičení

Posteriorní prediktivní rozdělení

Datový rámec weight_chains (dostupný v tvém workspace) obsahuje 100 000 posteriorních predikcí Y_180 — tedy odhadů hmotnosti dospělého člověka s výškou 180 cm:

> head(weight_chains, 2)
          a        b        s iter    m_180    Y_180
1 -113.9029 1.072505 8.772007    1 79.14803 71.65811
2 -115.0644 1.077914 8.986393    2 78.96014 75.78893

Těchto 100 000 predikcí použiješ k aproximaci posteriorního prediktivního rozdělení hmotnosti dospělého člověka s výškou 180 cm. Data bdims jsou také k dispozici v tvém workspace.

Pokyny

100 XP
  • Pomocí 10 000 hodnot Y_180 sestav 95% posteriorní věrohodnostní interval pro hmotnost dospělého člověka s výškou 180 cm.
  • Sestav graf hustoty pro svých 100 000 posteriorních predikcí.
  • Sestav bodový graf závislosti wgt na hgt z dat bdims.
    • Pomocí geom_abline() do grafu překresli posteriorní regresní přímku.
    • Pomocí geom_segment() přidej svislou úsečku při hodnotě hgt 180, která zobrazuje dolní a horní mez (y a yend) intervalu ci_180.