Reproductibilitate
Acum că ai finalizat (și trecut!) diagnosticele pentru lanțurile Markov, ești pregătit să definitivezi simularea RJAGS. În acest context, reproductibilitatea este esențială. Pentru a obține rezultate reproductibile, trebuie să setezi seed-ul generatorului de numere aleatoare din RJAGS. Acest lucru funcționează diferit față de R de bază. În loc de set.seed(), vei specifica un seed de pornire folosind inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = ___) atunci când compilezi modelul.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelare bayesiană cu RJAGS
Instrucțiuni pentru exercițiu
Rulează codul furnizat de câteva ori. Observă că statisticile din
summary()se schimbă de fiecare dată.Pentru rezultate reproductibile, furnizează argumentul
initsal generatorului de numere aleatoare cătrejags.model(). Specifică un seed de pornire de 1989.Rulează noul cod de câteva ori. Observă că statisticile din
summary()NU se mai schimbă!
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# COMPILE the model
sleep_jags <- jags.model(textConnection(sleep_model), data = list(Y = sleep_study$diff_3))
# SIMULATE the posterior
sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)
# Summarize the m and s chains of sleep_sim
summary(sleep_sim)