Відтворюваність
Тепер, коли ви виконали (і успішно пройшли!) кілька діагностик ланцюга Маркова, ви готові фіналізувати свою симуляцію RJAGS. Для цього критично важлива відтворюваність. Щоб отримати відтворювані результати симуляції, потрібно встановити початкове зерно генератора випадкових чисел RJAGS. Це працює інакше, ніж у базовому R. Замість set.seed() ви вкажете початкове зерно через inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = ___) під час компіляції моделі.
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівське моделювання з RJAGS
Інструкції до вправи
Запустіть наданий код кілька разів. Зверніть увагу, що статистики
summary()щоразу змінюються.Для відтворюваних результатів передайте генератор випадкових чисел через
initsуjags.model(). Укажіть початкове зерно 1989.Запустіть новий код кілька разів. Зверніть увагу, що статистики
summary()НЕ змінюються!
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)