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Markov chain ट्रेस प्लॉट्स

एक ट्रेस प्लॉट किसी Markov chain के लंबवत (समय के साथ) व्यवहार का विज़ुअलाइज़ेशन देता है. खास तौर पर, \(m\) चेन के लिए ट्रेस प्लॉट observed चेन वैल्यू (y-axis) को संबंधित iteration नंबर (x-axis) के विरुद्ध प्लॉट करता है.

आप \(m\) चेन के ट्रेस प्लॉट दो तरीकों से बनाएँगे: बिल्ट-इन plot() फंक्शन को mcmc.list ऑब्जेक्ट sleep_sim पर लगाकर, और इस ग्राफ़ पर अधिक नियंत्रण के लिए (और आगे के अध्यायों में विश्लेषण पर अधिक नियंत्रण के लिए) ggplot() को data.frame ऑब्जेक्ट sleep_chains पर लगाकर. दोनों sleep_sim और sleep_chains आपके वर्कस्पेस में मौजूद हैं:

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)

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sleep_sim पर plot() लागू करें और density = FALSE दें ताकि \(m\) और \(s\) चेन के लिए ट्रेस प्लॉट्स बन सकें. NOTE: रिकॉर्ड की गई 10,000 Iterations एक "burn-in" अवधि के बाद शुरू होती हैं जिसमें सैंपल्स हटाए जाते हैं. इसलिए Iterations की गिनती 1 से शुरू नहीं होती!

  • sleep_chains पर ggplot() के साथ geom_line() लेयर लगाएँ ताकि \(m\) चेन का ट्रेस प्लॉट फिर से बनाया जा सके.

  • ज़ूम इन करें: \(m\) चेन की पहली 100 iterations का ggplot() ट्रेस प्लॉट बनाइए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Use plot() to construct trace plots of the m and s chains


# Use ggplot() to construct a trace plot of the m chain
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
    geom_line()

# Trace plot the first 100 iterations of the m chain
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
    geom_line()
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