정의하고, 컴파일하고, 시뮬레이션하기

선거 목표를 위해, 전체 유권자 중에서 당신을 지지하는 비율을 $p$라고 하겠습니다. 이전 여론조사와 선거 데이터로부터 구축한 $p$의 사전(prior) 모형은 모수 $a = 45$, $b = 55$를 갖는 Beta($a$,$b$)입니다. $p$에 대한 추가적인 통찰을 얻기 위해 잠재 유권자 $n$명을 조사했고, 이들 중 당신을 지지하는 사람 수 $X$의 $p$에 대한 의존성은 Bin($n$,$p$) 분포로 모형화합니다.

완료된 조사에서 $n = 10$명 중 $X = 6$명이 당신을 지지했습니다. 다음 목표는 이 관측된 여론조사 데이터를 바탕으로 $p$의 모형을 업데이트하는 것입니다! 이를 위해 rjags 패키지를 사용해 $p$의 사후(posterior) 모형을 근사하겠습니다. 이 연습 문제는 rjags의 3단계인 정의(define)-컴파일(compile)-시뮬레이션(simulate)으로 나누어 진행합니다.

Bayesian 모형을 정의하세요:

$X$의 우도 모형이 Bin($n$,$p$)이고 $p$의 사전분포가 Beta($a$,$b$)임을 지정하세요. rjags 문법에서는 각각 dbin(p, n)과 dbeta(a, b)로 지정합니다.
이 모형 문자열을 vote_model로 저장하세요.

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정의하고, 컴파일하고, 시뮬레이션하기

คำแนะนำ 1 / 3

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