Mulai sekarangMulai gratis

Membandingkan dan membedakan prior Beta

Distribusi Beta(\(a\),\(b\)) didefinisikan pada interval 0 hingga 1, sehingga menjadi prior yang natural dan fleksibel untuk dukungan pemilu dasar Anda, \(p\). Anda dapat menyetel parameter bentuk Beta \(a\) dan \(b\) untuk menghasilkan model prior alternatif. Di bawah ini Anda akan membandingkan prior Beta(45,55) asli Anda dengan dua alternatif: Beta(1, 1) dan Beta(100, 100). Sebanyak 10.000 sampel prior_A yang ditarik dari Beta(45,55) sudah tersedia di workspace Anda.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Pemodelan Bayesian dengan RJAGS

Lihat Kursus

Instruksi latihan

  • Ambil 10.000 sampel dari prior Beta(1,1). Simpan keluarannya ke prior_B.
  • Ambil 10.000 sampel dari prior Beta(100,100). Simpan keluarannya ke prior_C.
  • Data frame prior_sim menggabungkan samples prior prior_A, prior_B, dan prior_C dengan penanda priors yang sesuai. Untuk membuat plot kerapatan ggplot() dari 3 samples prior yang terpisah pada bingkai yang sama, tentukan fill = priors di dalam aes().

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Sample 10000 draws from the Beta(1,1) prior
prior_B <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)    

# Sample 10000 draws from the Beta(100,100) prior
prior_C <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)

# Combine the results in a single data frame
prior_sim <- data.frame(samples = c(prior_A, prior_B, prior_C),
        priors = rep(c("A","B","C"), each = 10000))

# Plot the 3 priors
ggplot(___, aes(x = ___, fill = ___)) + 
    geom_density(alpha = 0.5)
Edit dan Jalankan Kode