Gráficos de trazas de cadenas de Markov

Un gráfico de traza ofrece una visualización del comportamiento longitudinal de una cadena de Markov. En concreto, un gráfico de traza para la cadena de $m$ representa el valor observado de la cadena (eje y) frente al número de iteración correspondiente (eje x).

Vas a construir gráficos de traza de la cadena de $m$ con dos enfoques: aplicando la función integrada plot() al objeto mcmc.list sleep_sim y, para tener un control más fino sobre el gráfico (y sobre los análisis en capítulos posteriores), aplicando ggplot() al objeto data.frame sleep_chains. Tanto sleep_sim como sleep_chains están en tu espacio de trabajo:

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)

Este ejercicio forma parte del curso

Modelado bayesiano con RJAGS

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Instrucciones del ejercicio

Aplica plot() a sleep_sim con density = FALSE para construir gráficos de traza para las cadenas de $m$ y $s$. NOTA: Las 10,000 Iterations registradas empiezan después de un periodo de "burn-in" en el que se descartan muestras. Por eso el conteo de Iterations no empieza en 1.
Aplica ggplot() con una capa geom_line() a sleep_chains para reconstruir el gráfico de traza de la cadena de $m`.
Acerca: construye un gráfico de traza con ggplot() de las primeras 100 iteraciones de la cadena de $m`.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Use plot() to construct trace plots of the m and s chains


# Use ggplot() to construct a trace plot of the m chain
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
    geom_line()

# Trace plot the first 100 iterations of the m chain
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
    geom_line()

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