построение апостериорного распределения N с учетом вероятности и предшествующего

Question

Учитывая, что вероятность равна Y | n ~ Binomial (n, theta), а предшествующее значение равно n ~ Poisson (5), я попытался вычислить апостериорное распределение размера выборки n с Y = 0 и theta = 0.2.Мой код выглядит следующим образом:

Y <- 0
theta <- 0.2
n_grid <- seq(0,1,length=1000)
like <- dbinom(Y,n_grid,theta)
prior <- dpois(n_grid,5)
fy <- sum(like*prior)
post <- like*prior/fy
plot(n_grid,post,type="l")

Я продолжаю получать результаты NaN при вычислении функции вероятности и априорных значений.Любая помощь будет оценена!

Answer 1

Итак, я понимаю, что отвечать на мой собственный вопрос может быть нетрадиционно, но я нашел свое решение и подумал, что опубликую ответ, чтобы выручить кого-то другого.

Y          <- 0
theta      <- 0.2
N          <- 0:0.01:100
like       <- dbinom(Y,N,theta)
prior      <- dpois(N,5)
fy         <- sum(like*prior)
post       <- like*prior/fy

plot(N,post,type="l")