Graphiques de densité des chaînes de Markov

Alors qu'un graphique de trace saisit le comportement longitudinal d'une chaîne de Markov, un graphique de densité illustre la distribution finale des valeurs de la chaîne. En retour, le graphique de densité fournit une approximation du modèle a posteriori. Vous allez construire et examiner des graphiques de densité de la chaîne \(m\) ci-dessous. L'objet mcmc.list sleep_sim et la trame de données sleep_chains sont dans votre espace de travail :

sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)
sleep_chains <- data.frame(sleep_sim[[1]], iter = 1:10000)

Cette activité fait partie du cours

Modélisation bayésienne avec RJAGS

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Instructions de l’exercice

Appliquez plot() à sleep_sim avec trace = FALSE pour construire des graphiques de densité pour les chaînes \(m\) et \(s\).
Appliquez ggplot() à sleep_chains pour reconstruire un graphique de densité de la chaîne \(m\).

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Use plot() to construct density plots of the m and s chains


# Use ggplot() to construct a density plot of the m chain
ggplot(___, aes(x = ___)) + 
    ___()

Modifier et exécuter le code