Kom igångKom igång gratis

Jämföra olika betapriorier

Beta(\(a\),\(b\))-fördelningen är definierad på intervallet från 0 till 1 och utgör därför en naturlig och flexibel prior för det underliggande valavstödsproportionen \(p\). Du kan justera betaformparametrarna \(a\) och \(b\) för att skapa alternativa priormodeller. Nedan jämför du din ursprungliga Beta(45,55)-prior med två alternativ: Beta(1, 1) och Beta(100, 100). De ursprungliga 10 000 prior_A-urvalen från Beta(45,55) finns redan i din arbetsmiljö.

Den här övningen är en del av kursen

Bayesiansk modellering med RJAGS

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Ta 10 000 urval från Beta(1,1)-priorin. Tilldela resultatet till prior_B.
  • Ta 10 000 urval från Beta(100,100)-priorin. Tilldela resultatet till prior_C.
  • Dataramen prior_sim kombinerar prior_A-, prior_B- och prior_C-priorins samples med en motsvarande indikator för priors. För att konstruera ett täthetsdiagram med ggplot() som visar dessa 3 separata priorurval i samma diagram anger du fill = priors i aes().

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Sample 10000 draws from the Beta(1,1) prior
prior_B <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)    

# Sample 10000 draws from the Beta(100,100) prior
prior_C <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)

# Combine the results in a single data frame
prior_sim <- data.frame(samples = c(prior_A, prior_B, prior_C),
        priors = rep(c("A","B","C"), each = 10000))

# Plot the 3 priors
ggplot(___, aes(x = ___, fill = ___)) + 
    geom_density(alpha = 0.5)
Redigera och kör kod