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사후분포 업데이트하기

기저 선거 지지율 $p$의 사후 모형은 $p$의 사전 모형과 여론조사 데이터 \(X\) 모두의 정보를 반영합니다. 오른쪽의 스크립트를 실행해, 원래 사전분포(Beta(45, 55))와 원래 조사 데이터($n = 10$명의 유권자 중 $X = 6$명이 당신을 지지)에서 어떻게 사후분포가 형성되었는지 다시 확인해 보세요. 정의된 vote_model은 작업 공간에 준비되어 있습니다.

이 3단계 연습에서는 서로 다른 사전 모형을 사용하거나 새로운 데이터를 관측(혹은 두 가지를 함께!)하면 사후분포가 어떻게 달라지는지 살펴봅니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링

강의 보기

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# COMPILE the model    
vote_jags <- jags.model(textConnection(vote_model), 
    data = list(a = 45, b = 55, X = 6, n = 10),
    inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = 100))

# SIMULATE the posterior
vote_sim <- coda.samples(model = vote_jags, variable.names = c("p"), n.iter = 10000)

# PLOT the posterior
plot(vote_sim, trace = FALSE, xlim = c(0,1), ylim = c(0,18))
코드 편집 및 실행