Regression मॉडल को परिभाषित करें, कंपाइल करें, और सिम्युलेट करें

bdims डेटा सेट में 507 विषयों \(i\) के लिए weight \(Y\)_i और height \(X\)_i के संबंध को देखने के बाद, आप इस संबंध के अपने posterior मॉडल को अपडेट कर सकते हैं। Posterior बनाने के लिए, आपको likelihood और priors से मिली समझ को जोड़ना होगा:

• likelihood: \(Y\)_i \(\sim N(m\)_i, \(s^2)\) जहाँ \(m\)_i \(= a + b X\)_i
• priors: \(a \sim N(0, 200^2)\), \(b \sim N(1, 0.5^2)\) और \(s \sim Unif(0, 20)\)

इन अभ्यासों की श्रृंखला में, आप अपने Bayesian regression posterior को define, compile, और simulate करेंगे। bdims डेटा आपके work space में उपलब्ध है।