1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modelowanie bayesowskie z RJAGS
Connected

ćwiczenie

Wnioskowanie o posteriori dla trendu

Przypomnij sobie funkcję wiarygodności bayesowskiego modelu regresji wagi \(Y\) względem wzrostu \(X\): \(Y \sim N(m, s^2)\), gdzie \(m = a + b X\). W poprzednich ćwiczeniach przybliżono postać trendu a posteriori \(m\) (linia ciągła). Zwróć uwagę, że typowa waga dorosłych o wzroście 180 cm wynosi około 80 kg (linie przerywane):

Wykorzystasz wyniki symulacji RJAGS, aby przybliżyć trend a posteriori wagi dorosłych o wzroście 180 cm, a także niepewność a posteriori tego trendu. W twoim środowisku pracy dostępna jest symulacja RJAGS z 100 000 iteracji, weight_sim_big, oraz ramka danych z wynikami łańcucha Markowa, weight_chains.

Instrukcje

100 XP

  • weight_chains zawiera 100 000 zestawów wartości parametrów \(a\) i \(b\), wiarygodnych a posteriori. Na podstawie każdego z nich oblicz średnią (typową) wagę dorosłych o wzroście 180 cm jako \(a + b * 180\). Zapisz te trendy jako nową zmienną m_180 w weight_chains.

  • Skonstruuj wykres gęstości a posteriori dla 100 000 wartości m_180.

  • Korzystając z 100 000 wartości m_180, oblicz 95% przedział wiarygodny a posteriori dla średniej wagi dorosłych o wzroście 180 cm.