Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

So sánh các prior Beta

Phân phối Beta(\(a\),\(b\)) được xác định trên khoảng từ 0 đến 1, vì vậy là một prior tự nhiên và linh hoạt cho mức ủng hộ bầu cử cơ bản của bạn, \(p\). Bạn có thể tinh chỉnh các tham số dạng \(a\) và \(b\) của Beta để tạo ra các mô hình prior khác nhau. Bên dưới, bạn sẽ so sánh prior Beta(45,55) ban đầu với hai lựa chọn khác: Beta(1, 1) và Beta(100, 100). 10.000 mẫu prior_A ban đầu được rút từ Beta(45,55) đã có sẵn trong không gian làm việc của bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình hóa Bayesian với RJAGS

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Lấy 10.000 mẫu từ prior Beta(1,1). Gán kết quả cho prior_B.
  • Lấy 10.000 mẫu từ prior Beta(100,100). Gán kết quả cho prior_C.
  • Khung dữ liệu prior_sim kết hợp các samples của các prior prior_A, prior_B và prior_C với chỉ báo tương ứng của priors. Để vẽ biểu đồ mật độ ggplot() cho 3 samples prior riêng biệt này trên cùng một khung, hãy đặt fill = priors trong aes().

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Sample 10000 draws from the Beta(1,1) prior
prior_B <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)    

# Sample 10000 draws from the Beta(100,100) prior
prior_C <- rbeta(n = ___, shape1 = ___, shape2 = ___)

# Combine the results in a single data frame
prior_sim <- data.frame(samples = c(prior_A, prior_B, prior_C),
        priors = rep(c("A","B","C"), each = 10000))

# Plot the 3 priors
ggplot(___, aes(x = ___, fill = ___)) + 
    geom_density(alpha = 0.5)
Chỉnh sửa và Chạy Mã