尤度関数の近似
最初の選挙調査の結果が出ました！ 投票調査に回答した10人のうち、\(X\) = 6人があなたに投票する予定です。このデータをもとに、あなたの真の支持率 \(p\) について考察しましょう。そこで、ワークスペースにある likelihood_sim データフレームを使用します。このデータフレームには、0から1の間にある1,000通りの \(p\) の値（p_grid）から、それぞれシミュレートされた $X$（poll_result）の値が含まれています。
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
演習の手順
ここでの ggplot() は、\(X\) の各結果が生成された \(p\) の分布を描画します。このコードを修正して、fill の条件を指定し、あなたの実際の観測値 poll_result（$X=6$）に対応する分布を強調表示しましょう。これにより、どの \(p\) の値が観測された調査データと最も整合性が高いかを把握できます。
注意：この条件を括弧 () で囲まないようにしてください。
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。
# Density plots of p_grid grouped by poll_result
ggplot(likelihood_sim, aes(x = p_grid, y = poll_result, group = poll_result, fill = ___)) +
geom_density_ridges()