R中Gibbs抽樣的Bayesian簡單線性迴歸

貝葉斯分析的許多介紹都使用了相對簡單的教學實例（例如，根據伯努利數據給出成功概率的推理）。雖然這很好地介紹了貝葉斯原理，但是這些原則的擴展並不是直截了當的。 這篇文章將概述這些原理如何擴展到簡單的線性迴歸。一路上，我將導出感興趣參數的後驗條件分佈，給出用於實現Gibbs採樣器的R代碼，並提出所謂的網格點方法。 貝葉斯模型 假設我們觀察數據 對於 。我們的模型 是 有興趣的是作出推論 和 。如果我們

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