Define, compila y simula el Normal-Normal
Al observar el cambio en el tiempo de reacción \(Y\)i para cada una de las 18 personas \(i\) incluidas en el estudio del sueño, puedes actualizar tu modelo posterior del efecto de la privación de sueño sobre el tiempo de reacción. Esto requiere combinar la información del verosímil y de los modelos previos:
- verosímil: \(Y\)i \(\sim N(m, s^2)\)
- previos: \(m \sim N(50, 25^2)\) y \(s \sim Unif(0, 200)\)
En esta serie de ejercicios, vas a definir, compilar y simular tu posterior bayesiano. Los datos observados sleep_study están en tu espacio de trabajo.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado bayesiano con RJAGS
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# DEFINE the model
___ <- "model{
# Likelihood model for Y[i]
for(i in 1:___) {
Y[i] ~ ___
}
# Prior models for m and s
m ~ ___
s ~ ___
}"