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

cvičení

Reprodukovatelnost

Teď, když máš za sebou diagnostiku Markovových řetězců (a úspěšně jsi ji prošel/a!), je čas dokončit simulaci v RJAGS. V tuto chvíli je klíčová reprodukovatelnost. Aby simulace vždy vracela stejné výsledky, musíš nastavit seed generátoru náhodných čísel v RJAGS. Funguje to trochu jinak než v základním R — místo set.seed() zadáš počáteční seed pomocí inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = ___) při kompilaci modelu.

Pokyny

100 XP

  • Spusť přiložený kód několikrát. Všimni si, že statistiky z summary() se pokaždé mění.

  • Pro reprodukovatelné výsledky předej generátoru náhodných čísel parametr inits funkci jags.model(). Nastav počáteční seed na hodnotu 1989.

  • Spusť nový kód několikrát. Všimni si, že statistiky z summary() se teď already nemění!