Імітація бета-апріорі
Уявімо, що ви балотуєтеся на виборну посаду. Нехай \(p\) — це ваша базова підтримка, тобто частка виборців, які планують проголосувати за вас. На підставі попередніх опитувань ваша апріорна модель для \(p\) описується бета-розподілом із параметрами форми 45 і 55.
Ви наблизите апріорі Beta(45, 55) випадковими вибірками за допомогою функції rbeta(). Ця функція приймає три аргументи: розмір вибірки (n) і два параметри форми (shape1, shape2). Далі ви побудуєте графік щільності вибірок за допомогою ggplot(). Ця функція приймає два аргументи: набір даних із вибірками і, у межах aes(), змінну, яку треба відобразити на осі x. Шар графіка щільності додається за допомогою geom_density().
Ця вправа є частиною курсу
Баєсівське моделювання з RJAGS
Інструкції до вправи
- Використайте
rbeta()і виберіть 10 000 значень із Beta(45, 55). Присвойте результат доprior_A. - Датафрейм
prior_simмістить вибіркуprior_A. Застосуйтеggplot()доprior_sim, щоб побудувати графік щільності для апріорних вибірок.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Sample 10000 draws from Beta(45,55) prior
prior_A <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)
# Store the results in a data frame
prior_sim <- data.frame(prior_A)
# Construct a density plot of the prior sample
ggplot(prior_sim, aes(x = ___)) +
geom_density()