在一个层次模型中，我们有两个hyer参数：dnorm（A_mu，0.25 ^ -2）和dnorm（B_mu，0.25 ^ -2）。在这种情况下，sd为0.25，我使用固定数字。 A_mu和B_mu代表组级别的平均值。用rjags拟合数据后，我们得到每个参数的分布。因此，我只是直接比较A_mu和B_mu的最高后验密度间隔（HDI）？我需要使用sd（0.25）进行计算吗？
在另一种情况下，如果两个超级参数的sd不固定，例如：dnorm（A_mu，A_sd）和dnorm（B_mu，B_sd） 。我如何比较这两个超级参数并做出决定，例如这一组与另一组明显不同吗？
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请记住，您将获得A_mu和B_mu的后继分布。这使您的比较变得容易，因为您可以查看参数的95％置信区间（CI）（或选择满足您需求的置信度值）。我相信JAGS使用吉布斯采样，因此您应该能够从后代获得A_mu和B_mu的原始样本。然后，您可以通过计算大于该值的后验样本的百分比来询问“ B_mu大于某个值的概率是多少？” 。或者，以与惯常假设检验相似的方式，您可以询问B_mu的均值是从A_mu的后验得出的概率是多少。因此，关键在于直接使用后验样本。我建议您看一下安德鲁·盖尔曼（Andrew Gelman）的BDA3教科书（第4章），以获取有关这些概念的非常好的参考。
在从数据得出结论之前，需要牢记以下几点：（1）您应该通过评估自相关之类的东西来始终检查马尔可夫链的有效性（2）尝试进行后验预测检查以确保模型正确非常适合数据。如果您的模型不太适合数据，则可以从上述过程中获得非常令人误解的结果。