20.8: Apéndice-

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20.8.1 Muestreo de rechazo

Generaremos muestras a partir de nuestra distribución posterior utilizando un algoritmo simple conocido como muestreo de rechazo. La idea es que elegimos un valor aleatorio de x (en este caso $p_{r e s p o n d} 20.6 muestra un ejemplo de un histograma de muestras utilizando muestreo de rechazo, junto con los intervalos de 95% creíbles obtenidos con este método.$

# Compute credible intervals for example

nsamples <- 100000

# create random uniform variates for x and y
x <- runif(nsamples)
y <- runif(nsamples)

# create f(x)
fx <- dbinom(x = nResponders, size = 100, prob = x)

# accept samples where y < f(x)
accept <- which(y < fx)
accepted_samples <- x[accept]

credible_interval <- quantile(x = accepted_samples, 
                              probs = c(0.025, 0.975))
kable(credible_interval)

	x
2.5%	0.54
98%	0.73

Ejemplo de muestreo de rechazo.La línea negra muestra la densidad de todos los valores posibles de p (responder); las líneas azules muestran los percentiles 2.5 y 97.5 de la distribución, que representan el intervalo creíble del 95 por ciento para la estimación de p (responder). — Figura 20.6: Ejemplo de muestreo de rechazo. La línea negra muestra la densidad de todos los valores posibles de p (responder); las líneas azules muestran los percentiles 2.5 y 97.5 de la distribución, que representan el intervalo creíble del 95 por ciento para la estimación de p (responder).