Beta öncellerini karşılaştırma ve ayırt etme

Beta(\(a\),\(b\)) dağılımı 0 ile 1 aralığında tanımlıdır ve bu nedenle seçim desteği parametren için, yani \(p\) için doğal ve esnek bir öncül sağlar. Beta'nın şekil parametrelerini \(a\) ve \(b\) ayarlayarak alternatif öncül modeller üretebilirsin. Aşağıda, orijinal Beta(45,55) öncülünü iki alternatifle karşılaştıracaksın: Beta(1, 1) ve Beta(100, 100). Beta(45,55) dağılımından çekilmiş 10.000 adet prior_A örneği çalışma alanında hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

RJAGS ile Bayesçi Modelleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

Beta(1,1) öncülünden 10.000 çekiş yap. Çıktıyı prior_B değişkenine ata.
Beta(100,100) öncülünden 10.000 çekiş yap. Çıktıyı prior_C değişkenine ata.
prior_sim veri çerçevesi, prior_A, prior_B ve prior_C öncül samples değerlerini, ilgili priors göstergeleriyle birleştirir. Bu 3 ayrı öncül samples dağılımının aynı grafikte ggplot() ile yoğunluk grafiğini çizmek için, aes() içinde fill = priors belirt.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Sample 10000 draws from the Beta(1,1) prior
prior_B <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)    

# Sample 10000 draws from the Beta(100,100) prior
prior_C <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)

# Combine the results in a single data frame
prior_sim <- data.frame(samples = c(prior_A, prior_B, prior_C),
        priors = rep(c("A","B","C"), each = 10000))

# Plot the 3 priors
ggplot(___, aes(x = ___, fill = ___)) + 
    geom_density(alpha = 0.5)

Kodu Düzenle ve Çalıştır