Reamintește-ți funcția de plauzibilitate a modelului de regresie bayesiană a greutății \(Y\) în funcție de înălțimea \(X\): \(Y \sim N(m, s^2)\) unde \(m = a + b X\). O simulare RJAGS cu 100.000 de iterații a distribuției posterioare, weight_sim_big, se află în spațiul tău de lucru, împreună cu un data frame al rezultatelor lanțului Markov:

> head(weight_chains, 2)
          a        b        s iter
1 -113.9029 1.072505 8.772007    1
2 -115.0644 1.077914 8.986393    2

Mediale posterioare ale parametrilor de intercept și pantă, \(a\) și \(b\), reflectă tendința medie posterioară a relației dintre greutate și înălțime. În schimb, distribuțiile posterioare complete ale lui \(a\) și \(b\) reflectă intervalul de valori plauzibile ale parametrilor, adică incertitudinea posterioară în privința tendinței. Vei analiza mai jos atât tendința, cât și incertitudinea asociată acesteia. Datele bdims sunt disponibile în spațiul tău de lucru.

Estimare și inferență posterioară

Create Your Free Account