Графики плотности цепи Маркова

Если график трассировки отражает продольное поведение цепи Маркова, то график плотности показывает итоговое распределение значений цепи. Таким образом, график плотности даёт приближение апостериорной модели. В этом упражнении вы построите и изучите графики плотности цепи Маркова \(m\). Объект mcmc.list sleep_sim и фрейм данных sleep_chains уже 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 объекту sleep_sim с аргументом trace = FALSE, чтобы построить графики плотности для цепей \(m\) и \(s\).
Примените ggplot() к фрейму данных sleep_chains, чтобы воссоздать график плотности цепи \(m\).

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

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


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

Редактировать и запускать код