事後分布の更新
選挙支持率 \(p\) の事後モデルは、\(p\) の事前モデルと世論調査データ \(X\) の両方をもとに構築されます。右のスクリプトを実行して、元の事前分布（Beta(45, 55)）と元の調査データ（\(n = 10\) 人中 \(X = 6\) 人が支持）から得られた事後分布を確認しましょう。定義済みの vote_model はワークスペースに用意されています。
3ステップの演習を通じて、異なる事前モデルを使用した場合や新しいデータを観測した場合（あるいはその組み合わせ）に、事後分布がどのように変化するかを探っていきましょう。
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
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。
# COMPILE the model
vote_jags <- jags.model(textConnection(vote_model),
data = list(a = 45, b = 55, X = 6, n = 10),
inits = list(.RNG.name = "base::Wichmann-Hill", .RNG.seed = 100))
# SIMULATE the posterior
vote_sim <- coda.samples(model = vote_jags, variable.names = c("p"), n.iter = 10000)
# PLOT the posterior
plot(vote_sim, trace = FALSE, xlim = c(0,1), ylim = c(0,18))