Olabilirlik fonksiyonunu yaklaştırma
İlk seçim anketi geldi! \(X\) = 10 kişiden 6'sı sana oy vermeyi planlıyor. Bu verileri, alttaki desteğin \(p\) hakkında içgörü oluşturmak için kullanabilirsin. Bu amaçla çalışma alanında bulunan likelihood_sim veri çerçevesini kullanacaksın. Bu çerçeve, 0 ile 1 arasındaki 1.000 olası \(p\) değerinden (p_grid) her biri için simüle edilen \(X\) (poll_result) değerlerini içerir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
RJAGS ile Bayesçi Modelleme
Egzersiz talimatları
Buradaki ggplot() her olası \(X\) sonucunun üretildiği \(p\) dağılımını oluşturur. Kodu değiştirerek, gözlenen poll_result değerin olan \(X=6\) ile eşleşen dağılımı vurgulamak için bir fill koşulu ekle. Bu sayede, gözlenen anket verilerinle en çok hangi \(p\) değerlerinin uyumlu olduğuna dair içgörü elde edeceksin!
Not: Bu koşulu parantez () içine alma.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Density plots of p_grid grouped by poll_result
ggplot(likelihood_sim, aes(x = p_grid, y = poll_result, group = poll_result, fill = ___)) +
geom_density_ridges()