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재현 가능성

이제 일부 마르코프 연쇄 진단을 완료(그리고 통과)하셨으니, RJAGS 시뮬레이션을 마무리할 준비가 되었습니다. 이를 위해서는 재현 가능성이 매우 중요합니다. 재현 가능한 시뮬레이션 출력을 얻으려면 RJAGS 난수 생성기의 시드를 설정해야 합니다. 이는 기본 R에서와는 방식이 다릅니다. set.seed()를 사용하는 대신, 모델을 컴파일할 때 inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = ___)를 사용해 시작 시드를 지정합니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링

강의 보기

연습 안내

  • 제공된 코드를 몇 번 실행해 보세요. 매번 summary() 통계가 달라지는 것을 확인할 수 있습니다.

  • 재현 가능한 결과를 위해 무작위 수 생성기 inits를 jags.model()에 전달하세요. 시작 시드는 1989로 지정합니다.

  • 새 코드를 다시 몇 번 실행해 보세요. 이번에는 summary() 통계가 변하지 않는 것을 확인할 수 있습니다!

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# COMPILE the model
sleep_jags <- jags.model(textConnection(sleep_model), data = list(Y = sleep_study$diff_3)) 

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

# Summarize the m and s chains of sleep_sim
summary(sleep_sim)
코드 편집 및 실행