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  3. RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링
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연습 문제

마르코프 체인 밀도 플롯

트레이스 플롯이 마르코프 체인의 시간적(종단) 변화를 보여준다면, 밀도 플롯(density plot)은 체인 값의 최종 분포를 시각화합니다. 밀도 플롯은 사후 모형을 근사하는 역할을 합니다. 아래에서 \(m\) 마르코프 체인의 밀도 플롯을 만들어 살펴보세요. mcmc.list 객체 sleep_sim과 sleep_chains 데이터 프레임이 작업 공간에 준비되어 있습니다:

sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)
sleep_chains <- data.frame(sleep_sim[[1]], iter = 1:10000)

지침

100 XP

  • $m$와 \(s\) 체인의 밀도 플롯을 그리기 위해 sleep_sim에 plot()을 적용하고, trace = FALSE를 지정하세요.

  • \(m\) 체인의 밀도 플롯을 다시 그리기 위해 sleep_chains에 ggplot()을 적용하세요.