การอนุมานปริมาณผู้ใช้จำแนกตามวันธรรมดา

ผลลัพธ์การจำลอง RJAGS จำนวน 10,000 รอบ ซึ่งเก็บอยู่ใน rail_sim_1 พร้อมด้วย data frame ของ Markov chain อยู่ใน workspace แล้ว:

> head(rail_chains_1, 2)
         a b.1.       b.2.        s 
1 420.6966    0  -54.30783 118.2328
2 399.5823    0  -52.02570 119.9499

chain เหล่านี้ให้ชุดค่าที่ไม่ซ้ำกัน 10,000 ชุด สำหรับ a (ปริมาณผู้ใช้เส้นทางทั่วไปในวัน หยุดสุดสัปดาห์) และ b.2. (ความแตกต่าง ระหว่างปริมาณวันธรรมดากับวันหยุดสุดสัปดาห์) ตัวอย่างเช่น ชุดพารามิเตอร์แรกระบุว่าโดยทั่วไปมีผู้ใช้ 420.6966 คนในวันหยุดสุดสัปดาห์ และมีผู้ใช้ น้อยกว่า 54.30783 คนในวันธรรมดา ดังนั้นจึงมีผู้ใช้เส้นทางในวันธรรมดาโดยทั่วไปอยู่ที่ 420.6966 - 54.30783 = 366.3888 คน จะนำข้อมูลการจำลองนี้ไปใช้อนุมานเกี่ยวกับปริมาณผู้ใช้เส้นทางในวันธรรมดา

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การสร้างแบบจำลอง Bayesian ด้วย RJAGS

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

รวมค่า chain ของ a และ b.2. เพื่อสร้าง chain ของค่า 10,000 ค่า สำหรับปริมาณผู้ใช้เส้นทางทั่วไปในวัน ธรรมดา แล้วเก็บไว้เป็น weekday_mean ใน rail_chains_1
ใช้ ggplot() สร้าง density plot ของค่า chain weekday_mean
สร้างช่วงความน่าเชื่อถือ 95% สำหรับปริมาณผู้ใช้เส้นทางทั่วไปในวันธรรมดา

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Construct a chain of values for the typical weekday volume
rail_chains_1 <- rail_chains_1 %>% 
    mutate(weekday_mean = ___)

# Construct a density plot of the weekday chain
ggplot(___, aes(x = ___)) + 
    geom_density()

# 95% credible interval for typical weekday volume

แก้ไขและรันโค้ด