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

Beta事前分布のシミュレーション

あなたが公職の選挙に出馬しているとします。\(p\) をあなたへの支持率、つまりあなたに投票する予定の有権者の割合とします。過去の世論調査に基づくと、\(p\) の事前モデルは、形状パラメータが 45 と 55 の Beta 分布で表されます。

この Beta(45, 55) 事前分布を、rbeta() 関数による乱数サンプルで近似します。この関数は、サンプルサイズ（n）と 2 つの形状パラメータ（shape1、shape2）の 3 つの引数を受け取ります。次に、ggplot() を使ってサンプルの密度プロットを作成します。この関数は、サンプルを含むデータセットと、aes() 内で x 軸にプロットする変数の 2 つの引数を受け取ります。密度プロットのレイヤーは geom_density() で追加します。

指示

100 XP
  • rbeta() を使って Beta(45, 55) から 10,000 件のサンプルを取得し、結果を prior_A に代入してください。
  • prior_sim データフレームには prior_A のサンプルが含まれています。prior_sim に ggplot() を適用して、事前分布サンプルの密度プロットを作成してください。