우도 함수 근사하기
첫 번째 여론조사 결과가 나왔습니다! 10명 중 \(X\) = 6명이 당신에게 투표하겠다고 했어요. 이 데이터를 활용해 근본적인 지지율 매개변수 $p$에 대한 통찰을 얻을 수 있습니다. 이를 위해 작업 공간에 있는 likelihood_sim 데이터 프레임을 사용해 보세요. 여기에는 0에서 1 사이의 1,000개 가능한 \(p\) 값(p_grid) 각각으로부터 시뮬레이션된 \(X\) 값(poll_result)이 담겨 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링
연습 안내
여기의 ggplot() 코드는 각 가능한 \(X\) 결과를 만들어 낸 $p$의 분포를 구성합니다. 이 코드를 수정해 fill 조건을 지정하고, 여러분이 관측한 poll_result, 즉 $X=6$에 해당하는 분포가 강조되도록 하세요. 이렇게 하면 관측된 조사 데이터와 가장 잘 ‘호환되는’ \(p\) 값이 무엇인지 파악할 수 있습니다!
주의: 이 조건을 괄호 ()로 감싸지 마세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Density plots of p_grid grouped by poll_result
ggplot(likelihood_sim, aes(x = p_grid, y = poll_result, group = poll_result, fill = ___)) +
geom_density_ridges()