Визначте, скомпілюйте й змоделюйте регресійну модель

Спостерігаючи зв'язок між вагою \(Y\)_i і зростом \(X\)_i для 507 учасників \(i\) у наборі даних bdims, ви можете оновити свою апостеріорну модель цього зв'язку. Щоб побудувати апостеріорний розподіл, потрібно поєднати висновки з правдоподібності та апріорів:

• правдоподібність: \(Y\)_i \(\sim N(m\)_i, \(s^2)\), де \(m\)_i \(= a + b X\)_i
• апріори: \(a \sim N(0, 200^2)\), \(b \sim N(1, 0,5^2)\) і \(s \sim Unif(0, 20)\)

У цій серії вправ ви будете визначати, компілювати та імітувати апостеріорний розподіл для баєсівської регресії. Дані bdims вже є у вашому робочому середовищі.