Múltiples cadenas

Los trace plots nos ayudan a diagnosticar la calidad de una simulación de cadena de Markov. Una cadena de Markov "buena" mostrará estabilidad a medida que aumenta la longitud de la cadena y consistencia entre simulaciones repetidas, o múltiples cadenas. Usarás RJAGS para ejecutar y construir trace plots para cuatro cadenas en paralelo. El sleep_model ya está definido en tu espacio de trabajo.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelado bayesiano con RJAGS

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Instrucciones del ejercicio

Usa jags.model() para COMPILAR sleep_model e inicializar 4 cadenas en paralelo. Guarda la salida en un objeto jags llamado sleep_jags_multi.
SIMULA una muestra de 1.000 extracciones del modelo posterior de m y s. Guarda esta mcmc.list en sleep_sim_multi.
Consulta el head() de sleep_sim_multi. Observa los 4 elementos de la lista que contienen las 4 cadenas en paralelo.
Usa plot() para construir trace plots para las múltiples cadenas. Suprime los gráficos de densidad.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# COMPILE the model
sleep_jags_multi <- jags.model(textConnection(sleep_model), data = list(Y = sleep_study$diff_3), ___)   

# SIMULATE the posterior    
sleep_sim_multi <- coda.samples(model = ___, variable.names = c("m", "s"), n.iter = ___)

# Check out the head of sleep_sim_multi


# Construct trace plots of the m and s chains

Editar y ejecutar código