Stocarea lanțurilor Markov

Fie \(m\) modificarea medie a timpului de reacție după 3 zile de privare de somn. Într-un exercițiu anterior, ai obținut un eșantion aproximativ de 10.000 de extrageri din modelul posterior al lui \(m\). Ai stocat obiectul mcmc.list rezultat ca sleep_sim, care este încărcat în spațiul tău de lucru:

sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)

De fapt, eșantionul de valori \(m\) din sleep_sim reprezintă un lanț Markov dependent, a cărui distribuție converge către distribuția posterioară. Vei examina conținutul lui sleep_sim și, pentru un control mai precis al analizei, vei stoca conținutul într-un data frame.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelare bayesiană cu RJAGS

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Verifică head()-ul obiectului de tip listă sleep_sim.
Primul element al listei sleep_sim conține lanțurile \(m\) și \(s\). Stochează-le într-un data frame numit sleep_chains. Include o variabilă iter care înregistrează numărul iterației corespunzătoare, 1:10000, pentru fiecare element al lanțului.
Verifică primele 6 rânduri ale lui sleep_chains.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Check out the head of sleep_sim


# Store the chains in a data frame
sleep_chains <- data.frame(___, iter = ___)

# Check out the head of sleep_chains

Editează și rulează codul