Mulai sekarangMulai gratis

Mensimulasikan prior Beta

Misalkan Anda mencalonkan diri dalam pemilihan jabatan publik. Biarkan \(p\) menyatakan dukungan dasar Anda, yaitu proporsi pemilih yang berencana memilih Anda. Berdasarkan jajak pendapat sebelumnya, model prior Anda untuk \(p\) direpresentasikan oleh distribusi Beta dengan parameter bentuk 45 dan 55.

Anda akan mendekati prior Beta(45, 55) menggunakan sampel acak dari fungsi rbeta(). Fungsi ini menerima tiga argumen: ukuran sampel (n) dan dua parameter bentuk (shape) (shape1,shape2). Selanjutnya, Anda akan membuat plot kerapatan dari sampel menggunakan ggplot(). Fungsi ini menerima dua argumen: himpunan data yang memuat sampel dan, di dalam aes(), variabel yang akan dipetakan pada sumbu x. Lapisan plot kerapatan ditambahkan menggunakan geom_density().

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pemodelan Bayesian dengan RJAGS

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Gunakan rbeta() untuk mengambil 10.000 sampel dari Beta(45, 55). Tetapkan keluarannya ke prior_A.
  • Kerangka data prior_sim sudah memuat sampel prior_A. Terapkan ggplot() pada prior_sim untuk menyusun plot kerapatan dari sampel prior.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Sample 10000 draws from Beta(45,55) prior
prior_A <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)

# Store the results in a data frame
prior_sim <- data.frame(prior_A)

# Construct a density plot of the prior sample
ggplot(prior_sim, aes(x = ___)) + 
    geom_density()
Edit dan Jalankan Kode