Definuj, zkompiluj a simuluj
V rámci svého volebního tažení označme \(p\) jako podíl voličů v celkové populaci, kteří tě podporují. Na základě předchozích průzkumů a volebních dat je tvůj apriorní model \(p\) rozdělen jako Beta(\(a\),\(b\)) s parametry tvaru \(a = 45\) a \(b = 55\). Pro lepší pochopení \(p\) jsi také oslovil/a \(n\) potenciálních voličů. Závislost \(X\) – tedy počtu těchto voličů, kteří tě podporují – na \(p\) je modelována rozdělením Bin(\(n\),\(p\)).
V dokončeném průzkumu tě podpořilo \(X = 6\) z \(n = 10\) voličů. Dalším cílem je aktualizovat model \(p\) s ohledem na tato pozorovaná data z průzkumu! K tomu použiješ balíček rjags pro aproximaci posteriorního modelu \(p\). Cvičení je rozděleno do 3 kroků rjags: define, compile, simulate.
Toto cvičení je součástí kurzu
Bayesovské modelování s RJAGS
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# DEFINE the model
vote_model <- "model{
# Likelihood model for X
X ~ ___
# Prior model for p
p ~ ___
}"