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# Modelo de regressao
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model{
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	  # funcao de verossimilhanca	
   # ========================================	
   for( t in 1 : 1000) {
      m[t]    <- beta0 + beta1 * X1[t] + beta2 * X2[t]
      y[t]    ~  dnorm(m[t],tau)
      yrep[t] ~  dnorm(m[t],tau)
   }
   # ========================================	
	  # distribuicao a priori
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   tau    ~ dgamma(0.01,0.01)
   beta0  ~ dnorm( 0.0,1.0E-6)
   beta1  ~ dnorm( 0.0,1.0E-6)
   beta2  ~ dnorm( 0.0,1.0E-6)
   # ========================================	
   sigma2 <- 1/tau
   # ========================================	
}