Simulare RJAGS pentru regresia multivariată

Consideră următorul model Bayesian al volumului \(Y\)_i în funcție de statutul zilei săptămânii \(X\)_i și de temperatură \(Z\)_i:

• funcția de plauzibilitate: \(Y\)_i \(\sim N(m\)_i, \(s^2)\) unde \(m\)_i \(= a + b X\)_i \(+ c Z\)_i .
• priorii: \(a \sim N(0, 200^2)\), \(b \sim N(0, 200^2)\), \(c \sim N(0, 20^2)\), \(s \sim Unif(0, 200)\)

Explorarea anterioară a relației dintre volume, weekday și hightemp din datele RailTrail ți-a oferit câteva informații valoroase. Vei combina aceste informații cu cele oferite de priorii pentru a construi un model posterior al acestei relații folosind RJAGS. Datele RailTrail se află deja în spațiul tău de lucru.