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
Modélisation bayésienne avec RJAGS
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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))