Çok değişkenli regresyon için ardıl çıkarım

10.000 iterasyonluk RJAGS benzetim çıktısı rail_sim_2, Markov zinciri çıktısının bir veri çerçevesiyle birlikte çalışma alanında:

> head(rail_chains_2, 2)
         a b.1.      b.2.        c         s
1 49.76954    0 -12.62112 4.999202 111.02247
2 30.22211    0  -3.16221 4.853491  98.11892

Bu 10.000 benzersiz parametre kümesini, patika volume, weekday durumu ve hightemp arasındaki ilişkilerdeki ardıl ortalama eğilimi özetlemek için kullanacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

RJAGS ile Bayesçi Modelleme

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

volume ile hightemp için bir saçılım grafiği oluştur.

Hafta içi ve hafta sonunu ayırt etmek için color kullan.
Hafta sonları için volume ile hightemp arasındaki doğrusal ilişkinin ardıl ortalama eğilimini temsil eden red bir çizgi ekle: m = a + c Z
Hafta içi için volume ile hightemp arasındaki doğrusal ilişkinin ardıl ortalama eğilimini temsil eden turquoise3 bir çizgi ekle: m = (a + b.2.) + c Z

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Plot the posterior mean regression models
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___, color = ___)) + 
    geom_point() + 
    geom_abline(intercept = mean(___), slope = mean(___), color = "red") + 
    geom_abline(intercept = mean(___) + mean(___), slope = mean(___), color = "turquoise3")

Kodu Düzenle ve Çalıştır