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

ćwiczenie

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)

Instrukcje

100 XP

  • 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 \(m\).