Vergleiche dieses Histogramm mit dem Plot, der direkt von prop_model erzeugt wurde (du findest ihn, wenn du im Tab Plots zum vorherigen Plot zurückgehst). Du solltest feststellen, dass das Histogramm und die Posteriorverteilung (bei n=13) dieselbe Verteilung beschreiben.

Okay, du hast also einen Vektor von Stichproben aus prop_model und bestätigt, dass sie die Posteriorverteilung gut repräsentieren. Was bringt dir das? Bis jetzt noch nicht viel, aber in der nächsten Übung siehst du Beispiele dafür, warum sich Stichproben so bequem verarbeiten lassen. Bevor du weitergehst:

Mach das Histogramm hübscher, indem du folgende Argumente hinzufügst:
- breaks = 30, um es glatter zu machen.
- xlim = c(0, 1), damit es den gesamten möglichen Bereich der Anteile von 0 bis 1 abdeckt.
- col = "palegreen4", um ihm eine Farbe zu geben, die besser zu Zombie-Statistiken passt.

Du hast bereits eine bayesianische Datenanalyse durchgeführt!

Create Your Free Account