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Define, compile, and simulate

अपने चुनावी लक्ष्य में, मान लीजिए \(p\) उस मूल मतदाता आबादी का अनुपात है जो आपका समर्थन करती है। पिछले सर्वेक्षणों और चुनावी डेटा से बना आपका \(p\) का prior मॉडल Beta(\(a\),\(b\)) है, जहाँ shape पैरामीटर \(a = 45\) और \(b = 55\) हैं। \(p\) के बारे में अतिरिक्त समझ पाने के लिए, आपने \(n\) संभावित मतदाताओं का भी सर्वे किया। \(X\) — इनमें से जो मतदाता आपका समर्थन करते हैं — की \(p\) पर निर्भरता को Bin(\(n\),\(p\)) वितरण से मॉडल किया गया है.

पूरा हुए सर्वे में, \(n = 10\) में से \(X = 6\) मतदाताओं ने आपका समर्थन किया। अगला लक्ष्य है इन देखे गए सर्वे डेटा के आधार पर \(p\) के अपने मॉडल को अपडेट करना! इसके लिए, आप rjags पैकेज का उपयोग करके \(p\) के posterior मॉडल का सन्निकटन करेंगे। हम इस अभ्यास को rjags के 3 चरणों में बाँटते हैं: define, compile, simulate.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# DEFINE the model
vote_model <- "model{
    # Likelihood model for X
    X ~ ___
    
    # Prior model for p
    p ~ ___
}"
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