पोस्टीरियर को अपडेट करना
आपके चुनाव समर्थन के अंतर्निहित पैरामीटर \(p\) का पोस्टीरियर मॉडल, \(p\) के प्रायर मॉडल और पोल डेटा \(X\) — दोनों से सूचित होता है। दाईं ओर दिया गया स्क्रिप्ट चलाइए ताकि आप उस पोस्टीरियर को याद कर सकें जो आपके मूल प्रायर (Beta(45, 55)) और मूल पोल डेटा (\(X = 6\) में से \(n = 10\) सर्वेक्षण किए गए मतदाताओं ने आपका समर्थन किया) से बना था। परिभाषित vote_model आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है।
एक 3-स्टेप अभ्यास में, आप देखेंगे कि यदि आप एक अलग प्रायर मॉडल अपनाएँ या नया डेटा देखें (या दोनों का मिश्रण!), तो पोस्टीरियर पर क्या असर पड़ सकता है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
RJAGS के साथ Bayesian Modeling
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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))