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

cvičení

Apriorní rozdělení v modelu Normal-Normal

Výzkumníci vyvinuli test, který měří vliv spánkové deprivace na reakční čas. Pro subjekt \(i\) označme jako \(Y\)i změnu reakčního času (v ms) po třech nocích bez dostatečného spánku. Lidé reagují na nedostatek spánku různě, proto je rozumné předpokládat, že \(Y\)i má normální rozdělení kolem nějakého průměru \(m\) se směrodatnou odchylkou \(s\): \(Y\)i \(\sim N(m, s^2)\).

V prvním kroku bayesovské analýzy nasimulujeme apriorní modely pro parametry \(m\) a \(s\): \(m \sim N(50, 25^2)\) a \(s \sim Unif(0, 200)\). K tomu použijeme funkce rnorm(n, mean, sd) a runif(n, min, max).

Pokyny

100 XP
  • Pomocí rnorm(n, mean, sd) vygeneruj 10 000 vzorků z apriorního rozdělení parametru \(m\). Výsledek ulož do proměnné prior_m.
  • Pomocí runif(n, min, max) vygeneruj 10 000 vzorků z apriorního rozdělení parametru \(s\). Výsledek ulož do proměnné prior_s.
  • Po uložení těchto výsledků do datového rámce samples sestav graf hustoty pro vzorky prior_m a graf hustoty pro vzorky prior_s.