Definește, compilează și simulează

În campania ta electorală, fie \(p\) proporția din populația de votanți care te susține. Construit pe baza unor sondaje anterioare și a datelor electorale, modelul tău prior al lui \(p\) este un Beta(\(a\),\(b\)) cu parametrii de formă \(a = 45\) și \(b = 55\). Pentru a obține mai multe informații despre \(p\), ai sondat și \(n\) potențiali votanți. Dependența lui \(X\), numărul acestor votanți care te susțin, față de \(p\) este modelată prin distribuția Bin(\(n\),\(p\)).

În sondajul finalizat, \(X = 6\) din \(n = 10\) votanți te-au susținut. Următorul obiectiv este să îți actualizezi modelul lui \(p\) în lumina acestor date de sondaj observate! În acest scop, vei folosi pachetul rjags pentru a aproxima modelul posterior al lui \(p\). Vom descompune acest exercițiu în cei 3 pași rjags: definește, compilează, simulează.

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
vote_model <- "model{
    # Likelihood model for X
    X ~ ___
    
    # Prior model for p
    p ~ ___
}"

Editează și rulează codul