Mettre à jour la postérieure
Le modèle postérieur de votre soutien électoral sous-jacent \(p\) est informé à la fois par le modèle a priori de \(p\) et par les données de sondage \(X\). Exécutez le script à droite pour vous remémorer la postérieure issue de votre a priori initial (Beta(45, 55)) et des premières données de sondage (\(X = 6\) sur \(n = 10\) électeurs interrogés vous soutiennent). Le vote_model défini est disponible dans votre espace de travail.
Dans un exercice en 3 étapes, vous allez explorer comment l’utilisation d’un autre modèle a priori ou l’observation de nouvelles données (ou une combinaison des deux !) peut influencer la postérieure.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Modélisation bayésienne avec RJAGS</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# COMPILE the model
vote_jags <- jags.model(textConnection(vote_model),
data = list(a = 45, b = 55, X = 6, n = 10),
inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = 100))
# SIMULATE the posterior
vote_sim <- coda.samples(model = vote_jags, variable.names = c("p"), n.iter = 10000)
# PLOT the posterior
plot(vote_sim, trace = FALSE, xlim = c(0,1), ylim = c(0,18))