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  3. RJAGS によるベイズモデリング
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演習

事後確率

ここまで、RJAGS の出力を使って \(b\) の事後トレンドと不確実性を確認・定量化してきました。RJAGS の出力は、特定の仮説を検証するためにも活用できます。たとえば、「身長が 1 cm 増加するごとに体重が平均 1.1 kg 以上増加する事後確率はどのくらいか」、つまり「\(b > 1.1\) となる事後確率はどのくらいか」という問いに答えることができます。

この確率は、\(b\) のマルコフ連鎖の値のうち 1.1 を超えるものの割合で近似します。100,000 回の反復によるマルコフ連鎖の出力を含むデータフレーム weight_chains は、ワークスペースに用意されています。

指示

100 XP
  • \(b\) のマルコフ連鎖の値の密度プロットを作成し、geom_vline() を使って 1.1 の位置に垂直線を重ねて表示しましょう。
  • table() を使って、\(b\) のマルコフ連鎖の値のうち 1.1 を超えるものの件数を集計しましょう。
  • mean() を使って、\(b\) のマルコフ連鎖の値のうち 1.1 を超えるものの割合を計算しましょう。