So sánh histogram này với biểu đồ được tạo trực tiếp bởi prop_model (bạn sẽ thấy nếu quay lại biểu đồ trước đó trong thẻ Plots). Bạn sẽ nhận ra rằng histogram và phân phối posterior (tại n=13) mô tả cùng một phân phối.

OK, bạn đã có một vector các mẫu từ prop_model và xác nhận rằng chúng đại diện tốt cho phân phối posterior. Bạn được lợi gì từ việc này? Đến giờ thì chưa nhiều, nhưng bài tập tiếp theo sẽ cho bạn thấy vì sao làm việc với mẫu lại tiện lợi. Trước khi chuyển đi:

Làm histogram trông đẹp hơn bằng cách thêm các đối số:
- breaks = 30 để mịn hơn.
- xlim = c(0, 1) để bao phủ toàn bộ khoảng tỷ lệ có thể từ 0 đến 1.
- col = "palegreen4" để tô màu phù hợp hơn với thống kê về zombie.

Bạn vừa thực hiện phân tích dữ liệu theo Bayesian!

Create Your Free Account