Probabilități posterioare
Ai folosit rezultatele RJAGS pentru a explora și cuantifica tendința posterioară și incertitudinea lui \(b\). Poți folosi aceleași rezultate și pentru a evalua ipoteze specifice. De exemplu: care este probabilitatea posterioară ca, în medie, greutatea să crească cu mai mult de 1,1 kg pentru fiecare creștere de 1 cm în înălțime? Cu alte cuvinte, care este probabilitatea posterioară că \(b > 1.1\)?
Vei aproxima această probabilitate prin proporția valorilor lanțului Markov al lui \(b\) care depășesc 1,1. Cadrul de date weight_chains cu rezultatul lanțului Markov de 100.000 de iterații se află în spațiul tău de lucru.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelare bayesiană cu RJAGS
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Construiește un grafic de densitate al valorilor lanțului Markov pentru \(b\) și folosește
geom_vline()pentru a suprapune o linie verticală la 1,1. - Folosește
table()pentru a rezuma numărul de valori ale lanțului Markov pentru \(b\) care depășesc 1,1. - Folosește
mean()pentru a calcula proporția valorilor lanțului Markov pentru \(b\) care depășesc 1,1.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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