Várias cadeias

Os trace plots ajudam a diagnosticar a qualidade de uma simulação de cadeia de Markov. Uma cadeia de Markov "boa" apresenta estabilidade conforme o comprimento da cadeia aumenta e consistência em simulações repetidas, ou várias cadeias. Você usará RJAGS para executar e construir trace plots para quatro cadeias paralelas abaixo. O sleep_model já está definido no seu workspace.

Este exercicio faz parte do curso

Modelagem Bayesiana com RJAGS

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Instruções do exercicio

Use jags.model() para COMPILAR sleep_model e inicializar 4 cadeias em paralelo. Armazene a saída em um objeto jags chamado sleep_jags_multi.
SIMULE uma amostra de 1.000 sorteios do modelo a posteriori de m e s. Armazene essa mcmc.list em sleep_sim_multi.
Veja o head() de sleep_sim_multi. Observe os 4 itens de lista contendo as 4 cadeias paralelas.
Use plot() para construir trace plots para as várias cadeias. Suprima os gráficos de densidade.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# COMPILE the model
sleep_jags_multi <- jags.model(textConnection(sleep_model), data = list(Y = sleep_study$diff_3), ___)   

# SIMULATE the posterior    
sleep_sim_multi <- coda.samples(model = ___, variable.names = c("m", "s"), n.iter = ___)

# Check out the head of sleep_sim_multi


# Construct trace plots of the m and s chains

Editar e Executar Código