การจำลอง Beta Prior
สมมติว่ากำลังลงสมัครรับเลือกตั้งในตำแหน่งสาธารณะ ให้ \(p\) แทนสัดส่วนผู้มีสิทธิ์เลือกตั้งที่วางแผนจะโหวตให้ ซึ่งเป็นระดับการสนับสนุนที่แท้จริง จากผลสำรวจในอดีต โมเดล prior ของ \(p\) สามารถแทนด้วยการแจกแจง Beta ที่มีพารามิเตอร์ shape เท่ากับ 45 และ 55
จะประมาณ Beta(45, 55) prior โดยใช้ตัวอย่างสุ่มจากฟังก์ชัน rbeta() ซึ่งรับอาร์กิวเมนต์สามตัว ได้แก่ ขนาดตัวอย่าง (n) และพารามิเตอร์ shape สองตัว (shape1, shape2) จากนั้นจะสร้าง density plot ของตัวอย่างด้วย ggplot() ซึ่งรับอาร์กิวเมนต์สองตัว ได้แก่ ชุดข้อมูลที่มีตัวอย่าง และภายใน aes() คือตัวแปรที่จะแสดงบนแกน x โดยเพิ่ม density plot layer ด้วย geom_density()
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างแบบจำลอง Bayesian ด้วย RJAGS
คำแนะนำการฝึกหัด
- ใช้
rbeta()เพื่อสุ่มตัวอย่าง 10,000 ค่าจาก Beta(45, 55) แล้วกำหนดผลลัพธ์ให้กับprior_A - data frame ชื่อ
prior_simมีตัวอย่างprior_Aอยู่แล้ว ให้ใช้ggplot()กับprior_simเพื่อสร้าง density plot ของตัวอย่าง prior
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Sample 10000 draws from Beta(45,55) prior
prior_A <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)
# Store the results in a data frame
prior_sim <- data.frame(prior_A)
# Construct a density plot of the prior sample
ggplot(prior_sim, aes(x = ___)) +
geom_density()