симуляция сценариев "что если" с использованием байесовской модели - rstanarm

Question

Я подгоняю модель (очень упрощенную для воспроизводимой) примерно так:

библиотека (наборы данных) библиотека (rstanarm)

set.seed(42)
rm(list = ls(all = TRUE))

prediction_data1 <- data.frame(
        Petal.Length = 1.4
    )

prediction_data2 <- data.frame(
        Petal.Length = 1.4
    )

model <- stan_glm(
        Petal.Width ~ Petal.Length
        , data = iris
        , chains = 3
        , iter = 1000
        , warmup = 100
)

new_predictions1 <- as.data.frame(posterior_predict(model, newdata = prediction_data1))
new_predictions2 <- as.data.frame(posterior_predict(model, newdata = prediction_data2))

colnames(new_predictions1) <- c('Petal.Width')
colnames(new_predictions2) <- c('Petal.Width')

median(new_predictions1$Petal.Width)
median(new_predictions2$Petal.Width)

Полагаю, мне не следует ожидать одинаковой медианы для обоих одинаковых наборов данных имитации (например, 0,2216209 и 0,2177802)? Однако является ли приведенный выше скелетный код правильным подходом для моделирования различных сценариев (например, Petal.Length = 1,4 против Petal.Length = 2,4)?