Simular una previa Beta
Imagina que te presentas a unas elecciones para un cargo público. Sea \(p\) tu apoyo subyacente: la proporción de votantes que planea votarte. Según encuestas anteriores, tu modelo previo para \(p\) se describe con una distribución Beta con parámetros de forma 45 y 55.
Vas a aproximar la previa Beta(45, 55) usando muestras aleatorias con la función rbeta(). Esta función recibe tres argumentos: el tamaño de la muestra (n) y dos parámetros de forma (shape1, shape2). Después, construirás un gráfico de densidad de las muestras con ggplot(). Esta función recibe dos argumentos: el conjunto de datos que contiene las muestras y, dentro de aes(), la variable que se representará en el eje x. La capa de densidad se añade con geom_density().
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado bayesiano con RJAGS
Instrucciones del ejercicio
- Usa
rbeta()para obtener 10.000 simulaciones de una Beta(45, 55). Asigna el resultado aprior_A. - El data frame
prior_simincluye la muestraprior_A. Aplicaggplot()aprior_simpara construir un gráfico de densidad de las muestras previas.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Sample 10000 draws from Beta(45,55) prior
prior_A <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)
# Store the results in a data frame
prior_sim <- data.frame(prior_A)
# Construct a density plot of the prior sample
ggplot(prior_sim, aes(x = ___)) +
geom_density()