Atualizando a posteriori
O modelo a posteriori do seu apoio eleitoral subjacente \(p\) é informado tanto pelo modelo a priori de \(p\) quanto pelos dados de pesquisa \(X\). Execute o script à direita para relembrar a posteriori que surgiu do seu a priori original (Beta(45, 55)) e dos dados da pesquisa original (\(X = 6\) de \(n = 10\) eleitores entrevistados apoiam você). O vote_model definido está no seu workspace.
Em um exercício de 3 etapas, você vai explorar como usar um modelo a priori diferente ou observar novos dados (ou uma combinação dos dois!) pode impactar a posteriori.
Este exercicio faz parte do curso
Modelagem Bayesiana com RJAGS
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# 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))