De posterior bijwerken
Het posterior model van je onderliggende verkiezingssteun \(p\) wordt bepaald door zowel het prior model van \(p\) als de peilingsdata \(X\). Voer het script rechts uit om jezelf te herinneren aan de posterior die voortkwam uit je oorspronkelijke prior (Beta(45, 55)) en de oorspronkelijke peilingsdata (\(X = 6\) van \(n = 10\) ondervraagde kiezers steunen je). Het gedefinieerde vote_model staat in je werkruimte.
In een oefening in 3 stappen onderzoek je hoe het gebruik van een ander prior model of het observeren van nieuwe data (of een combinatie van beide!) de posterior kan beïnvloeden.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Bayesiaans modelleren met RJAGS
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# 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))