Probabilidades a posteriori
Você usou a saída do RJAGS para explorar e quantificar a tendência e a incerteza a posteriori de \(b\). Você também pode usar a saída do RJAGS para avaliar hipóteses específicas. Por exemplo: qual é a probabilidade a posteriori de que, em média, o peso aumente mais de 1,1 kg para cada aumento de 1 cm na altura? Ou seja, qual é a probabilidade a posteriori de que \(b > 1.1\)?
Você vai aproximar essa probabilidade pela proporção de valores da cadeia de Markov de \(b\) que excedem 1.1. O data frame weight_chains com a saída da cadeia de Markov de 100.000 iterações está no seu ambiente de trabalho.
Este exercicio faz parte do curso
Modelagem Bayesiana com RJAGS
Instruções do exercicio
- Construa um gráfico de densidade dos valores da cadeia de Markov de \(b\) e use
geom_vline()para sobrepor uma linha vertical em 1.1. - Use
table()para resumir a quantidade de valores da cadeia de Markov de \(b\) que excedem 1.1. - Use
mean()para calcular a proporção de valores da cadeia de Markov de \(b\) que excedem 1.1.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Mark 1.1 on a posterior density plot for b
ggplot(___, aes(x = ___)) +
geom_density() +
geom_vline(xintercept = ___, color = "red")
# Summarize the number of b chain values that exceed 1.1
# Calculate the proportion of b chain values that exceed 1.1