1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modelowanie bayesowskie z RJAGS
Connected

ćwiczenie

Zdefiniuj, skompiluj i zasymuluj model Normal-Normal

Po zaobserwowaniu zmiany czasu reakcji \(Y\)i dla każdego z 18 uczestników \(i\) biorących udział w badaniu snu, możesz zaktualizować swój model posteriori opisujący wpływ niedoboru snu na czas reakcji. Wymaga to połączenia informacji z modelu wiarygodności i modeli a priori:

  • wiarygodność: \(Y\)i \(\sim N(m, s^2)\)
  • priors: \(m \sim N(50, 25^2)\) oraz \(s \sim Unif(0, 200)\)

W tej serii ćwiczeń zdefiniujesz, skompilujesz i zasymulasz bayesowski model posteriori. Zaobserwowane dane sleep_study są dostępne w twoim obszarze roboczym.

Instrukcje 1/3

undefined XP
    1
    2
    3

ZDEFINIUJ swój model bayesowski i zapisz ciąg znaków modelu jako sleep_model. Pamiętaj przy tym, że:

  • dnorm(a, b) definiuje model \(N(a, b^{-1})\) z precyzją (czyli odwrotnością wariancji) \(b\).

  • dunif(a,b) definiuje model \(Unif(a,b)\).

  • Model \(Y\)i zależy od \(m\) i \(s\). Liczba uczestników \(i\) jest określona przez length(Y).