为贝叶斯混合模型

Question

首先，我有一个包含1020个设备的数据帧，由Serial_number命名，每个设备包含多个测量值（放大电压）。

我想应用贝叶斯混合模型，但不知道如何选择先验。

summary(blme34.fit <- blmer(log(log(Amplification)) ~ poly(Voltage,3) + (poly(Voltage,3) |Serial_number), APD,
                            cov.prior = gamma))

原则上这是有效的，但我得到了与lmer-models（lme warning message because of random effects）类似的收敛警告。因此，我假设我需要一些不同的先验，但官方包描述（https://cran.r-project.org/web/packages/blme/blme.pdf）中的所有示例都不会以产生错误的方式工作（“形式参数”cov.prior“匹配多个实际参数*”，当'x'是矩阵时，不能指定“*'nrow'或'ncol'。”

如何添加先验？