1. सीखें
    2. /
  2. पाठ्यक्रम
    3. /
  3. RJAGS로 배우는 Bayesian 모델링
Connected

अभ्यास

요일별 이용량 추론

10,000회 반복한 RJAGS 시뮬레이션 출력인 rail_sim_1이 작업 공간에 있으며, 마르코프 연쇄 출력의 데이터 프레임도 함께 있어요: 

> head(rail_chains_1, 2)
         a b.1.       b.2.        s 
1 420.6966    0  -54.30783 118.2328
2 399.5823    0  -52.02570 119.9499

이 연쇄는 a(주말 기준의 전형적인 트레일 이용량)와 b.2.(평일 이용량이 주말 이용량과 비교해 갖는 대조/차이)에 대해 서로 다른 10,000개의 값을 제공합니다. 예를 들어, 첫 번째 매개변수 집합은 주말에는 보통 420.6966명이 이용하고, 평일에는 그보다 54.30783명만큼 적게 이용한다는 것을 의미해요. 따라서 평일에는 보통 420.6966 - 54.30783 = 366.3888명이 이용하죠. 이제 이 시뮬레이션 데이터를 활용해 평일 트레일 이용량에 대한 추론을 수행해 보세요.

निर्देश

100 XP
  • a와 b.2. 연쇄 값을 합쳐 전형적인 평일 트레일 이용량에 대한 10,000개의 연쇄를 만들고, 이를 rail_chains_1에 weekday_mean으로 저장하세요.
  • ggplot()으로 weekday_mean 연쇄 값의 밀도 그래프를 그리세요.
  • 전형적인 평일 트레일 이용량에 대한 95% 신뢰가능구간을 구하세요.