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Normal-Normal को परिभाषित करें, compile करें, और simulate करें

नींद अध्ययन में नामांकित 18 विषयों \(i\) में से प्रत्येक के लिए प्रतिक्रिया समय में बदलाव \(Y\)i देखने के बाद, आप नींद की कमी का प्रतिक्रिया समय पर प्रभाव दर्शाने वाले अपने posterior मॉडल को अपडेट कर सकते हैं। इसके लिए likelihood और prior मॉडलों से मिलने वाली जानकारी को एक साथ मिलाना होगा:

  • likelihood: \(Y\)i \(\sim N(m, s^2)\)
  • priors: \(m \sim N(50, 25^2)\) और \(s \sim Unif(0, 200)\)

इस अभ्यास-श्रृंखला में, आप अपने Bayesian posterior को define, compile, और simulate करेंगे। प्रेक्षित sleep_study डेटा आपके workspace में उपलब्ध है।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

RJAGS के साथ Bayesian Modeling

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

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# DEFINE the model    
___ <- "model{
    # Likelihood model for Y[i]
    for(i in 1:___) {
        Y[i] ~ ___
    }

    # Prior models for m and s
    m ~ ___
    s ~ ___
}"
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