Yeniden Üretilebilirlik
Artık bazı Markov zinciri tanılarını tamamladığına (ve geçtiğine!) göre, RJAGS benzetimini (simülasyonunu) sonlandırmaya hazırsın. Bunun için yeniden üretilebilirlik kritik önemdedir. Yeniden üretilebilir çıktı almak için RJAGS rastgele sayı üretecinin tohumunu (seed) ayarlaman gerekir. Bu, temel R'den farklı çalışır. set.seed() kullanmak yerine, modelini derlerken başlangıç tohumunu inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = ___) ile belirteceksin.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
RJAGS ile Bayesçi Modelleme
Egzersiz talimatları
Verilen kodu birkaç kez çalıştır. Her seferinde
summary()istatistiklerinin değiştiğini fark et.Yeniden üretilebilir sonuçlar için, rastgele sayı üretecine ait
initsdeğerlerinijags.model()'a ver. Başlangıç tohumunu 1989 olarak belirt.Yeni kodu birkaç kez çalıştır.
summary()istatistiklerinin DEĞİŞMEDİĞİNİ fark et!
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# COMPILE the model
sleep_jags <- jags.model(textConnection(sleep_model), data = list(Y = sleep_study$diff_3))
# SIMULATE the posterior
sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)
# Summarize the m and s chains of sleep_sim
summary(sleep_sim)