Bir Beta önciliğini simüle etme
Diyelim ki bir kamu görevi için seçim yarışındasın. \(p\), sana oy vermeyi planlayan seçmenlerin oranını temsil eden, senin gerçek destek düzeyin olsun. Geçmiş anketlere dayanarak, \(p\) için öncül modelin, 45 ve 55 şekil parametrelerine sahip bir Beta dağılımıyla tanımlanıyor.
Beta(45, 55) öncilini rbeta() fonksiyonundan rastgele örnekler alarak yaklaşıkla. Bu fonksiyon üç argüman alır: örneklem büyüklüğü (n) ve iki shape parametresi (shape1,shape2). Ardından, örneklerin yoğunluk grafiğini ggplot() ile oluşturacaksın. Bu fonksiyon iki argüman alır: örnekleri içeren veri kümesi ve aes() içinde x ekseninde çizilecek değişken. Yoğunluk grafiği katmanı geom_density() ile eklenir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
RJAGS ile Bayesçi Modelleme
Egzersiz talimatları
rbeta()kullanarak Beta(45, 55)'ten 10.000 çekiliş yap. Çıktıyıprior_A'ya ata.prior_simveri çerçevesiprior_Aörneğini içerir. Öncil örneklerinin yoğunluk grafiğini oluşturmak içinggplot()'uprior_simüzerine uygula.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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()