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再現性

マルコフ連鎖の診断を完了（そして合格！）したので、RJAGS シミュレーションを仕上げる準備が整いました。ここで重要なのが再現性です。シミュレーション結果を再現可能にするには、RJAGS の乱数生成器にシードを設定する必要があります。これは基本的な R の方法とは異なります。set.seed() を使う代わりに、モデルをコンパイルする際に inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = ___) で開始シードを指定します。

この演習はコースの一部です

RJAGS によるベイズモデリング

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演習の手順

  • 提供されているコードを何度か実行してみましょう。実行するたびに summary() の統計値が変わることを確認してください。

  • 結果を再現可能にするため、jags.model() に乱数生成器の inits を指定しましょう。開始シードとして 1989 を設定してください。

  • 新しいコードを何度か実行してみましょう。今度は summary() の統計値が変わらないことを確認してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# COMPILE the model
sleep_jags <- jags.model(textConnection(sleep_model), data = list(Y = sleep_study$diff_3)) 

# SIMULATE the posterior    
sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)

# Summarize the m and s chains of sleep_sim
summary(sleep_sim)
コードを編集して実行