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Multiple chains

Trace plots हमें Markov chain simulation की गुणवत्ता जाँचने में मदद करते हैं. एक "अच्छी" Markov chain में, chain लंबी होने पर स्थिरता दिखती है और दोहराए गए simulations या multiple chains में समानता रहती है. आप नीचे RJAGS का उपयोग करके चार समानांतर चेन्स चलाएँगे और उनके लिए trace plots बनाएँगे. परिभाषित sleep_model आपके workspace में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • jags.model() का उपयोग करके sleep_model को COMPILE करें और 4 समानांतर चेन्स को initialize करें. आउटपुट को sleep_jags_multi नाम के jags ऑब्जेक्ट में रखें.

  • m और s के posterior मॉडल से 1,000 ड्रॉज़ का सैंपल SIMULATE करें. इस mcmc.list को sleep_sim_multi में सहेजें.

  • sleep_sim_multi पर head() चलाकर देखें. ध्यान दें कि 4 list items हैं, जो 4 समानांतर चेन्स दर्शाते हैं.

  • Multiple chains के लिए trace plots बनाने को plot() का उपयोग करें. Density plots suppress करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# COMPILE the model
sleep_jags_multi <- jags.model(textConnection(sleep_model), data = list(Y = sleep_study$diff_3), ___)   

# SIMULATE the posterior    
sleep_sim_multi <- coda.samples(model = ___, variable.names = c("m", "s"), n.iter = ___)

# Check out the head of sleep_sim_multi


# Construct trace plots of the m and s chains
कोड संपादित करें और चलाएँ