Art dağılımsal yordayıcı dağılım

Çalışma alanındaki weight_chains veri çerçevesi, 180 cm boyundaki bir yetişkinin kilosu için 100.000 art yordayıcı tahminini (Y_180) içeriyor:

> head(weight_chains, 2)
          a        b        s iter    m_180    Y_180
1 -113.9029 1.072505 8.772007    1 79.14803 71.65811
2 -115.0644 1.077914 8.986393    2 78.96014 75.78893

Bu 100.000 tahmini, 180 cm boyundaki bir yetişkinin kilosu için art yordayıcı dağılımı yaklaşık olarak elde etmekte kullanacaksın. bdims verileri çalışma alanında.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

RJAGS ile Bayesçi Modelleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

10.000 Y_180 değerini kullanarak 180 cm boyundaki bir yetişkinin kilosu için %95'lik bir art güvenilir aralık oluştur.
100.000 artan olası tahmininin yoğunluk grafiğini oluştur.
bdims içinde wgt ve hgt verilerinin saçılım grafiğini oluştur.
- Art regresyon eğilimini bindirmek için geom_abline() kullan.
- ci_180'ın alt ve üst sınırlarını (y ve yend) gösteren, hgt 180'de dikey bir çizgi bindirmek için geom_segment() kullan.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Construct a posterior credible interval for the prediction
ci_180 <- quantile(___, probs = c(___, ___))
ci_180

# Construct a density plot of the posterior predictions
ggplot(___, aes(x = ___)) + 
    geom_density() + 
    geom_vline(xintercept = ci_180, color = "red")

# Visualize the credible interval on a scatterplot of the data
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) + 
    geom_point() + 
    geom_abline(intercept = mean(___), slope = mean(___), color = "red") + 
    geom_segment(x = 180, xend = 180, y = ___, yend = ___, color = "red")

Kodu Düzenle ve Çalıştır