1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. RJAGS によるベイズモデリング
Connected

演習

マルコフ連鎖の保存

\(m\) を、3日間の睡眠不足後における反応時間の平均変化量とします。前の演習では、\(m\) の事後分布モデルから10,000件の近似サンプルを取得しました。その結果として得られた mcmc.list オブジェクトは sleep_sim として保存され、ワークスペースに読み込まれています。

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

実は、sleep_sim に含まれる \(m\) の値のサンプルは、依存性を持つマルコフ連鎖です。この連鎖の分布は、事後分布へと収束していきます。ここでは sleep_sim の中身を確認し、分析をより細かく制御できるよう、内容をデータフレームに保存しましょう。

指示

100 XP

  • sleep_sim リストオブジェクトの head() を確認しましょう。

  • sleep_sim の最初のリスト要素には、\(m\) と \(s\) の連鎖が含まれています。これらを sleep_chains という名前のデータフレームに保存してください。また、各連鎖要素に対応するイテレーション番号（1:10000）を記録する変数 iter も追加しましょう。

  • sleep_chains の最初の6行を確認しましょう。