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Définir, compiler et simuler le modèle de régression

Après avoir observé la relation entre le poids \(Y\)i et la taille \(X\)i pour les 507 sujets \(i\) du jeu de données bdims, vous pouvez mettre à jour votre modèle postérieur de cette relation. Pour construire votre postérieur, vous devez combiner vos constats issus de la vraisemblance et des lois a priori :

  • vraisemblance : \(Y\)i \(\sim N(m\)i, \(s^2)\) où \(m\)i \(= a + b X\)i
  • a priori : \(a \sim N(0, 200^2)\), \(b \sim N(1, 0.5^2)\) et \(s \sim Unif(0, 20)\)

Dans cette série d'exercices, vous allez définir, compiler et simuler le postérieur de votre régression bayésienne. Les données bdims sont déjà dans votre espace de travail.

Cette activité fait partie du cours

Modélisation bayésienne avec RJAGS

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# DEFINE the model    
weight_model <- ___
Modifier et exécuter le code