Comparar y contrastar priors Beta

La distribución Beta(\(a\),\(b\)) está definida en el intervalo de 0 a 1, por lo que es una prior natural y flexible para tu apoyo electoral subyacente, \(p\). Puedes ajustar los parámetros de forma \(a\) y \(b\) de la Beta para construir modelos previos alternativos. A continuación compararás tu prior original Beta(45,55) con dos alternativas: Beta(1, 1) y Beta(100, 100). Las 10.000 muestras prior_A extraídas de Beta(45,55) ya están en tu espacio de trabajo.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelado bayesiano con RJAGS

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

Muestra 10.000 valores de la prior Beta(1,1). Asigna el resultado a prior_B.
Muestra 10.000 valores de la prior Beta(100,100). Asigna el resultado a prior_C.
El data frame prior_sim combina las samples de las priors prior_A, prior_B y prior_C con un indicador correspondiente de los priors. Para construir un gráfico de densidad con ggplot() de estas 3 samples de priors por separado en el mismo lienzo, especifica fill = priors en aes().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Sample 10000 draws from the Beta(1,1) prior
prior_B <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)    

# Sample 10000 draws from the Beta(100,100) prior
prior_C <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)

# Combine the results in a single data frame
prior_sim <- data.frame(samples = c(prior_A, prior_B, prior_C),
        priors = rep(c("A","B","C"), each = 10000))

# Plot the 3 priors
ggplot(___, aes(x = ___, fill = ___)) + 
    geom_density(alpha = 0.5)

Editar y ejecutar código