Posteriorssannolikheter
Du har använt RJAGS-utdata för att utforska och kvantifiera posteriorsfördelningens trend och osäkerhet för \(b\). Du kan också använda RJAGS-utdata för att undersöka specifika hypoteser. Till exempel: Hur stor är posteriorssannolikheten för att vikten i genomsnitt ökar med mer än 1,1 kg per centimeter ökning i längd? Med andra ord, hur stor är posteriorssannolikheten att \(b > 1.1\)?
Du approximerar den här sannolikheten med hjälp av andelen Markovkedjevärden för \(b\) som överstiger 1,1. Dataramen weight_chains med Markovkedjeresultatet från 100 000 iterationer finns i din arbetsyta.
Den här övningen är en del av kursen
Bayesiansk modellering med RJAGS
Övningsinstruktioner
- Konstruera ett täthetdiagram över Markovkedjevärdena för \(b\) och använd
geom_vline()för att lägga till en vertikal linje vid 1,1. - Använd
table()för att sammanfatta hur många Markovkedjevärden för \(b\) som överstiger 1,1. - Använd
mean()för att beräkna andelen Markovkedjevärden för \(b\) som överstiger 1,1.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Mark 1.1 on a posterior density plot for b
ggplot(___, aes(x = ___)) +
geom_density() +
geom_vline(xintercept = ___, color = "red")
# Summarize the number of b chain values that exceed 1.1
# Calculate the proportion of b chain values that exceed 1.1