Tracés de densité de chaîne de Markov

Alors qu’un trace plot capture l’évolution dans le temps d’une chaîne de Markov, un density plot illustre la distribution finale des valeurs de la chaîne. Ce graphique fournit ainsi une approximation du modèle a posteriori. Vous allez construire et examiner des graphiques de densité pour la chaîne \(m\) ci-dessous. L’objet mcmc.list sleep_sim et le data frame sleep_chains sont déjà 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)

Cet exercice fait partie du cours

Modélisation bayésienne avec RJAGS

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Instructions

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 cet exemple de code.

# 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 = ___)) + 
    ___()

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