Simulação no RJAGS para regressão de Poisson

No vídeo anterior, desenvolvemos um modelo de regressão de Poisson do volume \(Y\)_i pela condição de dia da semana \(X\)_i e temperatura \(Z\)_i:

• verossimilhança: \(Y\)_i \(\sim Pois(l\)_i) onde \(log(l\)_i\() = a + b X\)_i \(+ c Z\)_i
• priors: \(a \sim N(0, 200^2)\), \(b \sim N(0, 2^2)\) e \(c \sim N(0, 2^2)\)

Combinando seus insights dos dados observados de RailTrail e os priors definidos aqui, você vai definir, compilar e simular um modelo pós-posterior dessa relação usando RJAGS. Para se desafiar nesta última simulação com RJAGS do curso, você terá menos código de apoio do que o usual!

Os dados RailTrail estão no seu espaço de trabalho.