後驗機率
你已經使用 RJAGS 的輸出來探索並量化後驗趨勢與不確定性 $b$。你也可以用 RJAGS 的輸出來檢驗特定假設。舉例來說：在平均而言，每增加 1 公分身高，體重會增加超過 1.1 公斤的後驗機率是多少？也就是說，\(b > 1.1\) 的後驗機率是多少？
你將以超過 1.1 的 \(b\) 馬可夫鏈數值所佔的比例來「近似」此機率。含有 100,000 次反覆運算之馬可夫鏈輸出的 weight_chains 資料框已在你的工作空間中。
本練習屬於課程
使用 RJAGS 的貝氏建模
練習說明
- 繪製 \(b\) 馬可夫鏈數值的機率密度圖，並使用
geom_vline()疊加一條位於 1.1 的垂直線。 - 使用
table()彙整大於 1.1 的 \(b\) 馬可夫鏈數值的個數。 - 使用
mean()計算大於 1.1 的 \(b\) 馬可夫鏈數值所佔的「比例」。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Mark 1.1 on a posterior density plot for b
ggplot(___, aes(x = ___)) +
geom_density() +
geom_vline(xintercept = ___, color = "red")
# Summarize the number of b chain values that exceed 1.1
# Calculate the proportion of b chain values that exceed 1.1