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Definisci, compila e simula

Nella tua corsa elettorale, sia \(p\) la proporzione dell'elettorato che ti sostiene. Basandoti su sondaggi precedenti e dati elettorali, il tuo modello di prior per \(p\) è una Beta(\(a\),\(b\)) con parametri di forma \(a = 45\) e \(b = 55\). Per ottenere ulteriore insight su \(p\), hai anche intervistato \(n\) potenziali elettori. La dipendenza di \(X\), il numero di questi elettori che ti sostengono, da \(p\) è modellata con una distribuzione Bin(\(n\),\(p\)).

Nel sondaggio effettuato, \(X = 6\) su \(n = 10\) elettori ti sostengono. Il prossimo obiettivo è aggiornare il tuo modello di \(p\) alla luce di questi dati osservati! A questo scopo, userai il pacchetto rjags per approssimare il modello di posterior di \(p\). Suddivideremo l'esercizio nei 3 passaggi di rjags: definisci, compila, simula.

Questo esercizio fa parte del corso

Modeling bayesiano con RJAGS

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Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# DEFINE the model
vote_model <- "model{
    # Likelihood model for X
    X ~ ___
    
    # Prior model for p
    p ~ ___
}"
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