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
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# DEFINE the model
weight_model <- ___