그의 널리 인용 된 논문 에서 계층 적 모델의 분산 모수에 대한 사전 분포 Gelman은 계층 적 베이지안 모델의 분산에 대한 유익한 비 정보 적 사전 분포가 균일 분포와 반 t 분포라고 제안합니다. 내가 올바르게 이해하면 위치 매개 변수 (예 : 평균)가 주요 관심사 일 때 잘 작동합니다. 경우에 따라 분산 매개 변수가 주요 관심 대상이지만, 예를 들어 타이밍 작업에서 인간 응답 데이터를 분석 할 때 타이밍 가변성이 종종 관심 측정치라는 의미입니다. 이 경우 분석 후 참가자 수준과 그룹 수준 모두에서 평균 분산의 신뢰성을 얻으려는 경우와 같이 분산을 예를 들어 균일 분포로 계층 적으로 모델링하는 방법이 명확하지 않습니다.
내 질문은 다음과 같습니다. 데이터의 분산이 주요 관심사 일 때 계층 적 베이지안 모델을 작성할 때 어떤 분포가 권장됩니까?
감마 분포를 평균 및 SD로 지정하도록 매개 변수화 할 수 있음을 알고 있습니다. 예를 들어, 아래의 계층 적 모델은 Kruschke의 저서 Doing Bayesian Data Analysis 에서 가져온 것 입니다. 그러나 Gelman은 그의 기사에서 감마 분포와 관련된 몇 가지 문제에 대해 설명하고 대안, 바람직하게는 BUGS / JAGS에서 작업하기 어려운 대안에 대한 제안에 감사드립니다.
