Poisson रिग्रेशन के लिए RJAGS सिमुलेशन

पिछले वीडियो में हमने वॉल्यूम \(Y\)_i का Poisson रिग्रेशन मॉडल weekday स्टेटस \(X\)_i और तापमान \(Z\)_i के आधार पर बनाया:

• likelihood: \(Y\)_i \(\sim Pois(l\)_i) जहाँ \(log(l\)_i\() = a + b X\)_i \(+ c Z\)_i
• priors: \(a \sim N(0, 200^2)\), \(b \sim N(0, 2^2)\), और \(c \sim N(0, 2^2)\)

यहाँ दिए गए priors और आपके द्वारा देखे गए RailTrail डेटा से मिली समझ को मिलाकर, आप RJAGS की मदद से इस रिलेशनशिप का एक posterior मॉडल define, compile, और simulate करेंगे। इस कोर्स के अंतिम RJAGS सिमुलेशन में खुद को थोड़ा चुनौती दें—इस बार आपको सामान्य से कम सहायक कोड दिया गया है!

RailTrail डेटा आपके कार्य-क्षेत्र में उपलब्ध है।