定義、編譯與模擬迴歸模型

在觀察 bdims 資料集中 507 位受試者 \(i\) 的體重 \(Y\)_i 與身高 \(X\)_i 之間的關係後，你可以更新這個關係的「後驗」模型。要建構後驗分佈，你必須結合由概似與先驗得到的見解：

• 概似（likelihood）： \(Y\)_i \(\sim N(m\)_i, $s^2)$，其中 \(m\)_i \(= a + b X\)_i
• 先驗（priors）： $a \sim N(0, 200^2)$、$b \sim N(1, 0.5^2)$，以及 \(s \sim Unif(0, 20)\)

在這一系列練習中，你會依序定義、編譯並模擬你的貝氏迴歸後驗分佈。bdims 資料已在你的工作區中。