定义、编译与模拟

在这次竞选中，设 $p$ 为总体选民中支持您的比例。基于以往的民调和选举数据，您对 $p$ 的先验模型为 Beta($a$,$b$)，其形状参数为 $a = 45$、$b = 55$。为进一步了解 $p$，您还调查了 $n$ 位潜在选民。令 $X$ 表示其中支持您的人数，$X$ 对 $p$ 的依赖由 Bin($n$,$p$) 分布建模。

在已完成的民调中，$n = 10$ 位选民中有 $X = 6$ 位支持您。接下来的目标是结合这些观测数据来更新您对 $p$ 的模型！为此，您将使用 rjags 包来近似 $p$ 的后验模型。我们把本练习分解为 rjags 的 3 个步骤：define（定义）、compile（编译）、simulate（模拟）。

本练习是课程的一部分

使用 RJAGS 的贝叶斯建模

查看课程

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
vote_model <- "model{
    # Likelihood model for X
    X ~ ___
    
    # Prior model for p
    p ~ ___
}"

编辑并运行代码