using Stochy, Stochy.PyPlotSupport; import PyPlot

@pp function H()
    local var = 1. / ~Gamma(1, 0.1)
    local mean = ~Normal(0, √(10var))
    tuple(mean, √var)
end

@pp repeat(H,10)

params = @pp DP(H, 1.72)

@pp repeat(params, 10)

[@pp params() for _ in 1:10]

dist = @pp pmcmc(250,100) do
    observe(Normal(params()...), 10)
    observe(Normal(params()...), 11)
    observe(Normal(params()...), 12)
    observe(Normal(params()...), -100)
    observe(Normal(params()...), -150)
    observe(Normal(params()...), -200)
    observe(Normal(params()...), 0.001)
    observe(Normal(params()...), 0.01)
    observe(Normal(params()...), 0.005)
    observe(Normal(params()...), 0)
    # Posterior predictive.
    ~Normal(params()...)
end;

histogram(dist, bins=300, range=(-300,100), histtype="stepfilled");