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  3. RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링
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演習

사후확률

지금까지 RJAGS 출력을 사용해 사후 추세와 불확실성인 $b$를 탐색하고 정량화했어요. RJAGS 출력은 구체적인 가설을 평가할 때도 유용합니다. 예를 들어, 키가 1 cm 증가할 때마다 몸무게가 평균적으로 1.1 kg보다 더 많이 증가할 사후확률은 얼마일까요? 즉, $b > 1.1$일 사후확률은 얼마인가요?

이 확률은 1.1을 초과하는 \(b\) 마코프 체인 값의 비율로써 근사할 수 있습니다. 100,000회 반복의 마코프 체인 출력이 담긴 weight_chains 데이터 프레임이 워크스페이스에 준비되어 있습니다.

指示

100 XP
  • \(b\) 마코프 체인 값의 밀도 그래프를 그리고, geom_vline()으로 1.1에 수직선을 겹쳐 표시하세요.
  • 1.1을 초과하는 \(b\) 마코프 체인 값의 개수를 요약하려면 table()을 사용하세요.
  • 1.1을 초과하는 \(b\) 마코프 체인 값의 비율을 계산하려면 mean()을 사용하세요.