Inferencia del volumen por día laborable
La salida de la simulación de RJAGS con 10.000 iteraciones, rail_sim_1, está en tu espacio de trabajo junto con un data frame con la salida de la cadena de Markov:
> head(rail_chains_1, 2)
a b.1. b.2. s
1 420.6966 0 -54.30783 118.2328
2 399.5823 0 -52.02570 119.9499
Estas cadenas proporcionan 10.000 conjuntos únicos de valores para a, el volumen típico del carril los días de fin de semana, y b.2., el contraste entre el volumen típico entre semana y el de fin de semana. Por ejemplo, el primer conjunto de parámetros indica que típicamente hay 420.6966 personas usuarias en fines de semana y 54.30783 menos personas entre semana. Así, típicamente hay 420.6966 - 54.30783 = 366.3888 personas entre semana. Utilizarás estos datos de simulación para hacer inferencias sobre el volumen del carril entre semana.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado bayesiano con RJAGS
Instrucciones del ejercicio
- Combina los valores de las cadenas
ayb.2.para construir una cadena de 10.000 valores del volumen típico del carril en días laborables. Guarda esto comoweekday_meanenrail_chains_1. - Usa
ggplot()para construir un gráfico de densidad de los valores de la cadenaweekday_mean. - Construye un intervalo creíble del 95% para el volumen típico entre semana.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Construct a chain of values for the typical weekday volume
rail_chains_1 <- rail_chains_1 %>%
mutate(weekday_mean = ___)
# Construct a density plot of the weekday chain
ggplot(___, aes(x = ___)) +
geom_density()
# 95% credible interval for typical weekday volume