馬可夫鏈追蹤圖
「追蹤圖」能視覺化馬可夫鏈的縱向行為。具體來說，\(m\) 鏈的追蹤圖會將觀察到的鏈值（y 軸）對應到各自的迭代編號（x 軸）。
你將用兩種方式為 \(m\) 鏈建立追蹤圖：一是將內建的 plot() 套用到 mcmc.list 物件 sleep_sim；另一種是為了更細緻地掌控圖形（以及之後章節更細緻的分析），把 ggplot() 套用到 data.frame 物件 sleep_chains。sleep_sim 與 sleep_chains 都已在你的工作環境中：
sleep_sim <- coda.samples(model = sleep_jags, variable.names = c("m", "s"), n.iter = 10000)
sleep_chains <- data.frame(sleep_sim[[1]], iter = 1:10000)
本練習屬於課程
使用 RJAGS 的貝氏建模
練習說明
對
sleep_sim使用plot()，並設定density = FALSE，以建立 \(m\) 與 \(s\) 兩條鏈的追蹤圖。注意：記錄的 10,000 個Iterations是在「燒入（burn-in）」期間捨棄樣本之後才開始的。因此Iterations的計數未必從 1 開始！對
sleep_chains使用ggplot()加上geom_line()圖層，重現 \(m\) 鏈的追蹤圖。放大檢視：使用
ggplot()繪製 \(m\) 鏈「前 100 次迭代」的追蹤圖。
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。
# Use plot() to construct trace plots of the m and s chains
# Use ggplot() to construct a trace plot of the m chain
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_line()
# Trace plot the first 100 iterations of the m chain
ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
geom_line()