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# Beta-Binomical pior

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model

{

y ~ dbin(p, n) # likelihood

p ~ dbeta(a, b) # prior

pr.ge.half <- step(p-0.5)

# estimate Porsterior Pr(p > 0.5| y)

# step(x)=1 if x>=0 step(x)= 0 otherwise.

y.pred~dbin(p, 20) # predictive distribution

}

# Data

list(n = 27, y = 11, a = 3.26, b = 7.18)

# Initial values

list( p= 0.4, y.pred=5 )