Defina, compile e simule o Normal-Normal

Ao observar a mudança no tempo de reação \(Y\)_i para cada um dos 18 participantes \(i\) do estudo do sono, você pode atualizar seu modelo a posteriori do efeito da privação de sono no tempo de reação. Isso exige combinar as informações do modelo de verossimilhança e dos priors:

verossimilhança: \(Y\)_i \(\sim N(m, s^2)\)
priors: \(m \sim N(50, 25^2)\) e \(s \sim Unif(0, 200)\)

Nesta série de exercícios, você vai definir, compilar e simular seu modelo Bayesiano a posteriori. Os dados observados sleep_study estão no seu ambiente de trabalho.

Este exercicio faz parte do curso

Modelagem Bayesiana com RJAGS

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exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# 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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