Definisci, compila e simula il Normal-Normal
Osservando la variazione del tempo di reazione \(Y\)i per ciascuno dei 18 soggetti \(i\) arruolati nello studio sul sonno, puoi aggiornare il tuo modello posteriore dell’effetto della deprivazione di sonno sul tempo di reazione. Questo richiede di combinare le informazioni provenienti dalla verosimiglianza e dai priori:
- verosimiglianza: \(Y\)i \(\sim N(m, s^2)\)
- priori: \(m \sim N(50, 25^2)\) e \(s \sim Unif(0, 200)\)
In questa serie di esercizi, definirai, compilerai e simulerai il tuo posteriore bayesiano. I dati osservati sleep_study sono nel tuo workspace.
Questo esercizio fa parte del corso
Modeling bayesiano con RJAGS
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# DEFINE the model
___ <- "model{
# Likelihood model for Y[i]
for(i in 1:___) {
Y[i] ~ ___
}
# Prior models for m and s
m ~ ___
s ~ ___
}"