กำหนด คอมไพล์ และจำลอง
ในการหาเสียงเลือกตั้ง ให้ \(p\) แทนสัดส่วนของผู้มีสิทธิ์เลือกตั้งทั้งหมดที่สนับสนุนคุณ โมเดล prior ของ \(p\) ที่สร้างจากผลโพลและข้อมูลการเลือกตั้งก่อนหน้า คือ Beta(\(a\),\(b\)) โดยมีพารามิเตอร์รูปร่าง \(a = 45\) และ \(b = 55\) เพื่อให้เข้าใจ \(p\) มากขึ้น จึงได้สำรวจผู้มีสิทธิ์เลือกตั้งจำนวน \(n\) คน ความสัมพันธ์ระหว่าง \(X\) (จำนวนผู้ที่สนับสนุนคุณ) กับ \(p\) ถูกจำลองด้วยการแจกแจง Bin(\(n\),\(p\))
จากผลโพลที่เสร็จสิ้นแล้ว พบว่า \(X = 6\) จากผู้ตอบ \(n = 10\) คนสนับสนุนคุณ เป้าหมายต่อไปคือการอัปเดตโมเดล \(p\) โดยอิงจากข้อมูลโพลที่สังเกตได้ เพื่อการนี้ จะใช้แพ็กเกจ rjags ในการประมาณโมเดล posterior ของ \(p\) โดยแบ่งแบบฝึกหัดนี้ออกเป็น 3 ขั้นตอนของ rjags ได้แก่ define, compile, simulate
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างแบบจำลอง Bayesian ด้วย RJAGS
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# DEFINE the model
vote_model <- "model{
# Likelihood model for X
X ~ ___
# Prior model for p
p ~ ___
}"