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。
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