在r中设置bipf函数的先验

Question

我正在尝试从cat包中为bipf函数设置先验。该函数运行Schafer（1997）Bayesian Iterative Proportional Fitting。

我的交叉表有三个二进制变量（A，B，C），

data<-matrix(sample(c(0,1), replace=TRUE, size=300),nrow=100,ncol=3)

colnames(data)<-c(A,B,C)

freq<-xtabs(~data[,1]+data[,2]+data[,3])

在bipf中，我们从具有形状参数的后伽玛中采样（这里是链接），

其中x是细胞频率，alpha是细胞超参数。

我想设置先验，以便我们从后伽马分布中采样，其中形状参数是，

所以我希望先前的超参数之和等于1.

由于我有3个二进制变量，我将先验设置为等于0.5（1/2），与三个变量一样，我们有两个交叉表（分成第三个变量）。

freq

priors<-0.5

bipftheta<-bipf(freq,c(1,2,0,1,3),start=freq,prior=priors,steps=1,showits=FALSE)

我是否正确设置了先验以获得我想要的最终形状参数？