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

ćwiczenie

Odtwarzalność wyników

Po ukończeniu (i zaliczeniu!) diagnostyki łańcuchów Markowa możesz sfinalizować symulację w RJAGS. Kluczowa jest tu odtwarzalność wyników. Aby uzyskać powtarzalne dane z symulacji, musisz ustawić ziarno generatora liczb losowych w RJAGS. Działa to inaczej niż w podstawowym R – zamiast używać set.seed(), podajesz ziarno startowe za pomocą inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = ___) podczas kompilowania modelu.

Instrukcje

100 XP

  • Uruchom podany kod kilka razy. Zauważ, że statystyki summary() zmieniają się przy każdym uruchomieniu.

  • Aby uzyskać powtarzalne wyniki, przekaż inicjalizację generatora liczb losowych inits do funkcji jags.model(). Ustaw ziarno startowe na 1989.

  • Uruchom nowy kod kilka razy. Zauważ, że statystyki summary() już się NIE zmieniają!