Erros-padrão ingênuos
A média da cadeia de Markov de \(m\) fornece uma estimativa da média a posteriori de \(m\). O erro-padrão ingênuo oferece uma medida do possível erro nessa estimativa. Com isso, podemos definir um comprimento adequado para a cadeia. Por exemplo, suponha que seu objetivo seja estimar a média a posteriori de \(m\) com um erro-padrão de 0.1 ms. Se o erro-padrão ingênuo observado exceder essa meta, sem problema! Basta rodar uma cadeia mais longa — o erro ao usar uma cadeia de Markov para aproximar uma posterior tende a diminuir conforme o comprimento da cadeia aumenta.
O sleep_model definido e o objeto compilado sleep_jags são o seu ambiente de trabalho.
Este exercicio faz parte do curso
Modelagem Bayesiana com RJAGS
Instruções do exercicio
SIMULE 1.000 amostras do modelo a posteriori de \(m\) e \(s\). Armazene-as em
sleep_sim_1.Obtenha um
summary()das cadeias desleep_sim_1.Se o erro-padrão ingênuo da cadeia de \(m\) exceder a meta de 0.1, ajuste sua simulação: tente usar 500 amostras ou 10.000 amostras (em vez de 1.000). Armazene os resultados em
sleep_sim_2.Obtenha um
summary()das cadeias desleep_sim_2. Confirme se a nova simulação atende ao critério. Se não atender, volte ao passo anterior e repita!
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# SIMULATE the posterior
sleep_sim_1 <- coda.samples(model = ___, variable.names = c("m", "s"), n.iter = ___)
# Summarize the m and s chains of sleep_sim_1
# RE-SIMULATE the posterior
sleep_sim_2 <- coda.samples(model = ___, variable.names = c("m", "s"), n.iter = ___)
# Summarize the m and s chains of sleep_sim_2