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Normal-Normal モデルの定義・コンパイル・シミュレーション

睡眠研究に参加した 18 名の被験者 \(i\) それぞれについて、反応時間の変化量 \(Y\)i を観測したら、睡眠不足が反応時間に与える影響の事後モデルを更新できます。これには、尤度モデルと事前モデルの情報を組み合わせる必要があります。

  • 尤度（likelihood）： \(Y\)i \(\sim N(m, s^2)\)
  • 事前分布（priors）： \(m \sim N(50, 25^2)\) および \(s \sim Unif(0, 200)\)

この一連の演習では、ベイズ事後分布を定義・コンパイル・シミュレーションします。観測データ sleep_study はすでにワークスペースに用意されています。

この演習はコースの一部です

RJAGS によるベイズモデリング

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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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