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

cvičení

Hustotní grafy Markovova řetězce

Zatímco trace plot zachycuje průběh Markovova řetězce v čase, hustotní graf zobrazuje výsledné rozdělení hodnot řetězce. Hustotní graf tak poskytuje aproximaci posteriorního modelu. Níže sestavíš a prozkoumáš hustotní grafy Markovova řetězce \(m\). V pracovním prostoru máš objekt mcmc.list s názvem sleep_sim a datový rámec sleep_chains:

sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)
sleep_chains <- data.frame(sleep_sim[[1]], iter = 1:10000)

Pokyny

100 XP

  • Aplikuj plot() na sleep_sim s parametrem trace = FALSE a vytvoř hustotní grafy pro řetězce \(m\) a \(s\).

  • Pomocí ggplot() aplikovaného na sleep_chains znovu sestav hustotní graf řetězce \(m\).