Збереження ланцюгів Маркова

Нехай \(m\) — це середня зміна часу реакції після 3 днів нестачі сну. У попередній вправі ви отримали приблизну вибірку з 10 000 витягів із апріорної моделі для \(m\). Ви зберегли отриманий об'єкт mcmc.list як sleep_sim, який завантажено у ваш робочий простір:

sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)

Насправді вибірка значень \(m\) у sleep_sim — це залежний ланцюг Маркова, розподіл якого збігається до апостеріорного. Ви переглянете вміст sleep_sim і, щоб мати тонший контроль над аналізом, збережете вміст у датафрейм.

Ця вправа є частиною курсу

Баєсівське моделювання з RJAGS

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Перегляньте head() для об'єкта-списку sleep_sim.
Перший елемент списку sleep_sim містить ланцюги \(m\) та \(s\). Збережіть їх у датафреймі з назвою sleep_chains. Додайте змінну iter, яка фіксує відповідний номер ітерації 1:10000 для кожного елемента ланцюга.
Перегляньте перші 6 рядків sleep_chains.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Check out the head of sleep_sim


# Store the chains in a data frame
sleep_chains <- data.frame(___, iter = ___)

# Check out the head of sleep_chains

Редагувати та запускати код