Определение, компиляция и симуляция модели «Нормальная — Нормальная»
Наблюдая изменение времени реакции \(Y\)i для каждого из 18 испытуемых \(i\), участвующих в исследовании сна, вы можете обновить апостериорную модель влияния депривации сна на время реакции. Для этого необходимо объединить информацию из моделей правдоподобия и априорного распределения:
- правдоподобие: \(Y\)i \(\sim N(m, s^2)\)
- априорные распределения: \(m \sim N(50, 25^2)\) и \(s \sim Unif(0, 200)\)
В этой серии упражнений вы определите, скомпилируете и симулируете байесовское апостериорное распределение. Наблюдаемые данные sleep_study уже доступны в вашей рабочей среде.
Это упражнение является частью курса
Байесовское моделирование с RJAGS
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# DEFINE the model
___ <- "model{
# Likelihood model for Y[i]
for(i in 1:___) {
Y[i] ~ ___
}
# Prior models for m and s
m ~ ___
s ~ ___
}"