मल्टीवेरिएट रिग्रेशन के लिए RJAGS सिम्युलेशन

सप्ताह के दिन की स्थिति \(X\)_i और तापमान \(Z\)_i के आधार पर वॉल्यूम \(Y\)_i का निम्नलिखित Bayesian मॉडल देखें:

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

RailTrail डेटा में volume, weekday, और hightemp के संबंध की आपकी पिछली जाँच ने इस संबंध पर कुछ रोशनी डाली थी। आप इसे priors से मिली समझ के साथ जोड़ेंगे और RJAGS का उपयोग करके इस संबंध का एक posterior मॉडल बनाएँगे। RailTrail डेटा आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है।