Definește, compilează și simulează modelul Normal-Normal

După ce ai observat modificarea timpului de reacție \(Y\)_i pentru fiecare dintre cei 18 subiecți \(i\) incluși în studiul privind somnul, poți actualiza modelul posterior al efectului privării de somn asupra timpului de reacție. Aceasta presupune combinarea informațiilor din modelele de verosimilitate și cele a priori:

verosimilitate: \(Y\)_i \(\sim N(m, s^2)\)
prioruri: \(m \sim N(50, 25^2)\) și \(s \sim Unif(0, 200)\)

În această serie de exerciții, vei defini, compila și simula posteriorul bayesian. Datele observate din sleep_study se află deja în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelare bayesiană cu RJAGS

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# DEFINE the model    
___ <- "model{
    # Likelihood model for Y[i]
    for(i in 1:___) {
        Y[i] ~ ___
    }

    # Prior models for m and s
    m ~ ___
    s ~ ___
}"

Editează și rulează codul