model gaussian;
# Campione di osservazioni assunte gaussiane, con sigma nota
# [X generato con R: x<-rnorm(20,12,1.5)]
# -> distribuzione predittiva su
#    (come gauss_Nm.bug, con aggiunta di variabile y)

const
   N = 3,        # number of observations
   sigma = 1.5;  # sigma fissa  

var
   X[N], mu, tau, y;

data X in "gauss_Nm.dat";
inits in "gauss_Nm.in";  # l'inizializzazione non e' fondamentale
                         # in questo semplice caso (provare a commentare)
{
   tau <- 1/(sigma*sigma);
   for (i in 1:N) {
      X[i] ~ dnorm(mu,tau);
   }
   mu ~ dnorm(0.0, 1.0E-4);
   y ~ dnorm(mu,tau)
}