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Posterior probabilities

आपने RJAGS आउटपुट का उपयोग करके पश्च प्रवृत्ति और अनिश्चितता \(b\) को जाँचा और मात्रात्मक रूप दिया है. आप RJAGS आउटपुट से विशिष्ट परिकल्पनाओं का आकलन भी कर सकते हैं. उदाहरण के लिए: औसतन, हर 1 cm ऊँचाई बढ़ने पर वजन 1.1 kg से अधिक बढ़ने की पश्च प्रायिकता क्या है? अर्थात्, \(b > 1.1\) होने की पश्च प्रायिकता क्या है?

आप इस प्रायिकता का मान उस अनुपात से लगभगित करेंगे, जिसमें \(b\) मार्कोव चेन के मान 1.1 से अधिक हैं. weight_chains डेटा फ्रेम, जिसमें 100,000 iteration का मार्कोव चेन आउटपुट है, आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • \(b\) मार्कोव चेन मानों का डेंसिटी प्लॉट बनाएँ और 1.1 पर एक वर्टिकल लाइन सुपरइम्पोज़ करने के लिए geom_vline() का उपयोग करें.
  • 1.1 से अधिक \(b\) मार्कोव चेन मानों की संख्या का सारांश निकालने के लिए table() का उपयोग करें.
  • 1.1 से अधिक \(b\) मार्कोव चेन मानों के अनुपात की गणना करने के लिए mean() का उपयोग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Mark 1.1 on a posterior density plot for b
ggplot(___, aes(x = ___)) + 
    geom_density() + 
    geom_vline(xintercept = ___, color = "red")

# Summarize the number of b chain values that exceed 1.1


# Calculate the proportion of b chain values that exceed 1.1
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