Inférence sur le volume par jour de semaine
La sortie de simulation RJAGS de 10 000 itérations, rail_sim_1, est dans votre espace de travail, ainsi qu'une trame de données issue de la chaîne 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
Ces chaînes fournissent 10 000 ensembles uniques de valeurs pour a, le volume typique sur les pistes les jours de fin de semaine, et pour b.2., le contraste entre le volume typique des jours de semaine et celui de la fin de semaine. Par exemple, le premier ensemble de paramètres indique qu'il y a typiquement 420.6966 usagers les jours de fin de semaine et 54.30783 usagers de moins les jours de semaine. Ainsi, il y a typiquement 420.6966 - 54.30783 = 366.3888 usagers les jours de semaine. Vous utiliserez ces données de simulation pour faire des inférences sur le volume des pistes les jours de semaine.
Cette activité fait partie du cours
Modélisation bayésienne avec RJAGS
Instructions de l’exercice
- Combinez les valeurs des chaînes
aetb.2.pour construire une chaîne de 10 000 valeurs représentant le volume typique des pistes un jour de semaine. Enregistrez cela sousweekday_meandansrail_chains_1. - Utilisez
ggplot()pour construire un graphique de densité des valeurs de la chaîneweekday_mean. - Construisez un intervalle de crédibilité à 95 % pour le volume typique des jours de semaine.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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