Wykresy gęstości łańcucha Markowa

Wykres śladu pokazuje zachowanie łańcucha Markowa w czasie, natomiast wykres gęstości przedstawia końcowy rozkład wartości łańcucha. Dzięki temu wykres gęstości stanowi przybliżenie modelu a posteriori. Poniżej zbudujesz i przeanalizujesz wykresy gęstości łańcucha Markowa \(m\). Obiekt mcmc.list o nazwie sleep_sim oraz ramka danych sleep_chains są już dostępne w twoim środowisku:

sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)
sleep_chains <- data.frame(sleep_sim[[1]], iter = 1:10000)

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modelowanie bayesowskie z RJAGS

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Zastosuj funkcję plot() do obiektu sleep_sim z argumentem trace = FALSE, aby utworzyć wykresy gęstości dla łańcuchów \(m\) i \(s\).
Zastosuj funkcję ggplot() do ramki danych sleep_chains, aby odtworzyć wykres gęstości łańcucha \(m\).

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Use plot() to construct density plots of the m and s chains


# Use ggplot() to construct a density plot of the m chain
ggplot(___, aes(x = ___)) + 
    ___()

Edytuj i uruchom kod