Reproduzierbarkeit
Nachdem du einige Markov-Chain-Diagnosen abgeschlossen (und bestanden!) hast, bist du bereit, deine RJAGS-Simulation abzuschließen. Dafür ist Reproduzierbarkeit entscheidend. Um reproduzierbare Simulationsergebnisse zu erhalten, musst du den Seed des RJAGS-Zufallszahlengenerators setzen. Das funktioniert anders als in Base-R. Statt set.seed() zu verwenden, gibst du beim Kompilieren deines Modells einen Startseed an, und zwar mit inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = ___).
Diese Übung ist Teil des Kurses
Bayesianisches Modellieren mit RJAGS
Anleitung zur Übung
Führe den bereitgestellten Code ein paar Mal aus. Achte darauf, dass sich die
summary()-Statistiken jedes Mal ändern.Für reproduzierbare Ergebnisse übergib den Zufallszahlengenerator über
initsanjags.model(). Gib als Startseed 1989 an.Führe den neuen Code ein paar Mal aus. Achte darauf, dass sich die
summary()-Statistiken NICHT ändern!
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# COMPILE the model
sleep_jags <- jags.model(textConnection(sleep_model), data = list(Y = sleep_study$diff_3))
# SIMULATE the posterior
sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)
# Summarize the m and s chains of sleep_sim
summary(sleep_sim)