Inferência para volume por dia útil

A saída da simulação do RJAGS com 10.000 iterações, rail_sim_1, está no seu workspace junto com um data frame da saída da cadeia de Markov:

> head(rail_chains_1, 2)
         a b.1.       b.2.        s 
1 420.6966    0  -54.30783 118.2328
2 399.5823    0  -52.02570 119.9499

Essas cadeias fornecem 10.000 conjuntos únicos de valores para a, o volume típico da trilha em dias de fim de semana, e b.2., o contraste entre o volume típico de dias úteis versus o de fim de semana. Por exemplo, o primeiro conjunto de parâmetros indica que normalmente há 420.6966 ciclistas em dias de fim de semana e 54.30783 a menos em dias úteis. Assim, tipicamente há 420.6966 - 54.30783 = 366.3888 ciclistas em dias úteis. Você usará esses dados de simulação para fazer inferências sobre o volume da trilha em dias úteis.

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Modelagem Bayesiana com RJAGS

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Instruções do exercicio

Combine os valores das cadeias a e b.2. para construir uma cadeia com 10.000 valores para o volume típico da trilha em dias úteis. Armazene como weekday_mean em rail_chains_1.
Use ggplot() para construir um gráfico de densidade dos valores da cadeia weekday_mean.
Construa um intervalo credível de 95% para o volume típico da trilha em dias úteis.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Construct a chain of values for the typical weekday volume
rail_chains_1 <- rail_chains_1 %>% 
    mutate(weekday_mean = ___)

# Construct a density plot of the weekday chain
ggplot(___, aes(x = ___)) + 
    geom_density()

# 95% credible interval for typical weekday volume

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