Definiere, kompiliere und simuliere das Regressionsmodell

Nachdem du die Beziehung zwischen Gewicht \(Y\)_i und Größe \(X\)_i für die 507 Personen \(i\) im Datensatz bdims betrachtet hast, kannst du dein posteriori Modell dieser Beziehung aktualisieren. Um deinen Posterior zu konstruieren, musst du deine Erkenntnisse aus Likelihood und Prior kombinieren:

• Likelihood: \(Y\)_i \(\sim N(m\)_i, \(s^2)\), wobei \(m\)_i \(= a + b X\)_i
• Priors: \(a \sim N(0, 200^2)\), \(b \sim N(1, 0.5^2)\) und \(s \sim Unif(0, 20)\)

In dieser Übungsreihe wirst du den Bayes’schen Regressions-Posterior definieren, kompilieren und simulieren. Die bdims-Daten sind in deinem Workspace verfügbar.