定义、编译并模拟 Normal-Normal 模型

在记录了睡眠研究中 18 位受试者 \(i\) 的反应时变化 \(Y\)_i 之后，您可以更新关于睡眠剥夺对反应时影响的后验模型。这需要结合似然与先验模型的信息：

似然： \(Y\)_i \(\sim N(m, s^2)\)
先验： \(m \sim N(50, 25^2)\) 且 \(s \sim Unif(0, 200)\)

在这一系列练习中，您将定义、编译并模拟您的贝叶斯后验。观测到的 sleep_study 数据已在您的工作空间中。

本练习是课程的一部分

使用 RJAGS 的贝叶斯建模

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# DEFINE the model    
___ <- "model{
    # Likelihood model for Y[i]
    for(i in 1:___) {
        Y[i] ~ ___
    }

    # Prior models for m and s
    m ~ ___
    s ~ ___
}"

编辑并运行代码