如何在rstanarm中指定随机系数先验？

在rstanarm中，可以使用prior参数来指定随机系数的先验分布。prior参数接受一个列表，其中每个元素对应一个随机效应的先验分布。每个元素由三个部分组成：class、coef和prior。

• class指定先验分布的类型，可以是"normal"、"student"、"cauchy"、"exponential"、"gamma"、"lognormal"、"weibull"等。
• coef指定随机效应的名称。
• prior指定先验分布的参数，可以是一个具体的值，也可以是一个范围。

以下是一个示例，展示如何在rstanarm中指定随机系数先验：

library(rstanarm)

# 创建一个随机效应模型
model <- stan_glmer(y ~ x + (1 | group), data = mydata, family = binomial)

# 指定随机系数先验
prior <- list(
  list(class = "normal", coef = "Intercept", prior = c(0, 1)),
  list(class = "normal", coef = "x", prior = c(0, 1)),
  list(class = "student", coef = "group", prior = c(0, 1, 3))
)

# 使用指定的先验重新拟合模型
model_prior <- update(model, prior = prior)

在上述示例中，我们使用list函数创建了一个包含三个元素的列表，每个元素对应一个随机效应的先验分布。然后，我们使用update函数将指定的先验应用于模型。

请注意，以上示例仅为演示目的，实际应用中，先验的选择应基于具体问题和数据特征进行合理的选择。