Графики трассировки цепи Маркова

График трассировки позволяет визуализировать поведение цепи Маркова во времени. В частности, график трассировки для цепи \(m\) отображает наблюдаемые значения цепи (ось y) в зависимости от номера итерации (ось x).

Вы построите графики трассировки цепи \(m\) двумя способами: применив встроенную функцию plot() к объекту mcmc.list sleep_sim и, для более точного управления визуализацией (а также более детального анализа в последующих главах), применив ggplot() к объекту data.frame sleep_chains. Оба объекта, sleep_sim и sleep_chains, доступны в вашем рабочем пространстве:

sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)
sleep_chains <- data.frame(sleep_sim[[1]], iter = 1:10000)

Это упражнение является частью курса

Байесовское моделирование с RJAGS

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Примените plot() к sleep_sim с параметром density = FALSE, чтобы построить графики трассировки для цепей \(m\) и \(s\). ПРИМЕЧАНИЕ: 10 000 записанных итераций (Iterations) начинаются после фазы «прогрева» (burn-in), в которой начальные выборки отбрасываются. Поэтому счётчик итераций не начинается с 1!
Примените ggplot() со слоем geom_line() к sleep_chains, чтобы воссоздать график трассировки цепи \(m\).
Увеличьте масштаб: постройте с помощью ggplot() график трассировки для первых 100 итераций цепи \(m\).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Use plot() to construct trace plots of the m and s chains


# Use ggplot() to construct a trace plot of the m chain
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
    geom_line()

# Trace plot the first 100 iterations of the m chain
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
    geom_line()

Редактировать и запускать код