Simularea unei distribuții Beta a priori
Să presupunem că participi la alegeri pentru o funcție publică. Fie \(p\) nivelul tău de susținere, adică proporția alegătorilor care intenționează să voteze cu tine. Pe baza sondajelor anterioare, modelul tău a priori pentru \(p\) este o distribuție Beta cu parametrii de formă 45 și 55.
Vei aproxima distribuția Beta(45, 55) a priori folosind eșantioane aleatoare generate cu funcția rbeta(). Această funcție acceptă trei argumente: dimensiunea eșantionului (n) și doi parametri de formă (shape1, shape2). Ulterior, vei construi un grafic de densitate al eșantioanelor folosind ggplot(). Această funcție acceptă două argumente: setul de date care conține eșantioanele și, în interiorul aes(), variabila de reprezentat pe axa x. Stratul graficului de densitate se adaugă cu geom_density().
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelare bayesiană cu RJAGS
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește
rbeta()pentru a genera 10.000 de eșantioane din Beta(45, 55). Atribuie rezultatul variabileiprior_A. - Cadrul de date
prior_siminclude eșantionulprior_A. Aplicăggplot()peprior_simpentru a construi un grafic de densitate al eșantioanelor a priori.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Sample 10000 draws from Beta(45,55) prior
prior_A <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)
# Store the results in a data frame
prior_sim <- data.frame(prior_A)
# Construct a density plot of the prior sample
ggplot(prior_sim, aes(x = ___)) +
geom_density()