Simulare RJAGS cu variabile categoriale

Consideră modelul de regresie Normală a volumului \(Y\)_i în funcție de statutul de zi lucrătoare \(X\)_i:

funcția de verosimilitate: \(Y\)_i \(\sim N(m\)_i, \(s^2)\) unde \(m\)_i \(= a + b X\)_i
prioruri: \(a \sim N(400, 100^2)\), \(b \sim N(0, 200^2)\), \(s \sim Unif(0, 200)\)

Ai explorat relația dintre \(Y\)_i și \(X\)_i pentru cele 90 de zile înregistrate în RailTrail (disponibil în spațiul tău de lucru). Pe baza acestor date și a priorurilor de mai sus, vei actualiza modelul tău posterior al acestei relații. Spre deosebire de analizele anterioare, \(X\)_i este categorial. În sintaxa rjags, coeficientul său \(b\) este definit prin două elemente, b[1] și b[2], care corespund nivelurilor weekend și, respectiv, zi lucrătoare. Pentru referință, b[1] este fixat la 0. În schimb, b[2] este modelat de prorul pentru \(b\).

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    
rail_model_1 <- "model{
    # Likelihood model for Y[i]
    for(i in ___){
      Y[i] ~ ___
      m[i] <- ___
    }
    
    # Prior models for a, b, s
    a ~ ___
    b[1] <- ___
    b[2] ~ ___
    s ~ ___
}"

Editează și rulează codul