Reproducibilidad
Ahora que has completado (¡y aprobado!) algunos diagnósticos de cadenas de Markov, estás listo para finalizar tu simulación con RJAGS. Para ello, la reproducibilidad es clave. Para obtener resultados reproducibles, debes fijar la semilla del generador de números aleatorios de RJAGS. Esto funciona de forma diferente que en R base. En lugar de usar set.seed(), indicarás una semilla inicial con inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = ___) cuando compiles tu modelo.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado bayesiano con RJAGS
Instrucciones del ejercicio
Ejecuta el código proporcionado varias veces. Observa que las estadísticas de
summary()cambian cada vez.Para obtener resultados reproducibles, proporciona
initsdel generador de números aleatorios ajags.model(). Especifica una semilla inicial de 1989.Ejecuta el nuevo código varias veces. ¡Observa que las estadísticas de
summary()NO cambian!
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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)