다변량 회귀를 위한 RJAGS 시뮬레이션

평일 여부 \(X\)_i와 기온 \(Z\)_i로 체적(Volume) \(Y\)_i를 설명하는 다음 베이즈 모델을 살펴보세요:

• 우도: \(Y\)_i \(\sim N(m\)_i, $s^2)$이며, \(m\)_i \(= a + b X\)_i \(+ c Z\)_i입니다.
• 사전분포: \(a \sim N(0, 200^2)\), \(b \sim N(0, 200^2)\), \(c \sim N(0, 20^2)\), \(s \sim Unif(0, 200)\)

이전에 RailTrail 데이터에서 volume, weekday, hightemp 간의 관계를 탐색해 보면서 이 관계에 대한 통찰을 얻으셨습니다. 이제 이를 사전분포에서 얻은 정보와 결합해 RJAGS를 사용하여 이 관계의 사후 모델을 구축해 보겠습니다. RailTrail 데이터는 작업 공간에 준비되어 있습니다.