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

ćwiczenie

Wizualizacja priorytetów regresji

W poprzednim ćwiczeniu zasymulowano 10 000 samples dla każdego parametru (\(a\), \(b\), \(s\)) w bayesowskim modelu regresji wagi \(Y\) względem wzrostu \(X\): \(Y \sim N(m, s^2)\) ze średnią \(m = a + bX\). Zestaw wartości \(a\), \(b\) i \(s\) w każdym wierszu samples reprezentuje jeden a priori wiarygodny scenariusz regresji. Aby zbadać zakres tych scenariuszy a priori, zasymuluj 50 par wartości wzrostu i wagi dla każdego z pierwszych 12 zestawów parametrów a priori \(a\), \(b\) i \(s\).

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz ramkę danych prior_simulation zawierającą n = 50 replikacji pierwszych 12 zestawów parametrów a priori z samples (łącznie 600 wierszy!).
  • Dla każdego z 600 wierszy prior_simulation:
    • Zasymuluj wartość height z modelu \(N(170, 10^2)\).
    • Zasymuluj wartość weight z modelu \(N(a + b X, s^2)\), gdzie \(X\) to wzrost, a \((a,b,s)\) to zestaw parametrów a priori.
  • Masz teraz 50 zasymulowanych par height i weight dla każdego z 12 zestawów parametrów. Użyj ggplot(), aby stworzyć wykres punktowy tych 50 par dla każdego set wartości parametrów. Pamiętaj, żeby umieścić weight na osi y!