我在winbugs进行贝叶斯分析。这是我的模特：
y[i] ~ dnorm( mu[i], tau )
b[i] ~ dnorm(0.0, alpha)
mu_i = 1- (beta1*x1 + beta2*x2 + ... + beta20*x20) + b[i]
其中b [i]是第i个随机效应。我想知道如何为tau，alpha和beta指定先前的分布。考虑了哪些要点？任何帮助将不胜感激。
干杯
答案 0 :(得分：2)
通常，您使用dgamma进行精度参数的先前分配：
tau ~ dgamma(0.01, 0.01)
alpha ~ dgamma(0.01, 0.01)
对于回归系数，我会使用像平常法这样的东西：
beta ~ dnorm(0, 1/(100000^2))