Stocker des chaînes de Markov
Soit \(m\) la variation moyenne du temps de réaction après 3 jours de privation de sommeil. Dans un exercice précédent, vous avez obtenu un échantillon approximatif de 10 000 tirages de la distribution a posteriori de \(m\). Vous avez enregistré l'objet mcmc.list résultant sous le nom sleep_sim, déjà chargé dans votre espace de travail :
sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)
En fait, l'échantillon des valeurs de \(m\) dans sleep_sim est une chaîne de Markov dépendante dont la distribution converge vers la postérieure. Vous allez examiner le contenu de sleep_sim et, pour mieux contrôler votre analyse, enregistrer ce contenu dans un cadre de données.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation bayésienne avec RJAGS
Instructions de l’exercice
Examinez le
head()de l'objet listesleep_sim.Le premier élément de la liste
sleep_simcontient les chaînes de \(m\) et \(s\). Enregistrez-les dans un cadre de données nommésleep_chains. Incluez une variableiterqui consigne le numéro d'itération correspondant,1:10000, pour chaque élément de chaîne.Affichez les 6 premières lignes de
sleep_chains.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Check out the head of sleep_sim
# Store the chains in a data frame
sleep_chains <- data.frame(___, iter = ___)
# Check out the head of sleep_chains