如何更改 CARBayes 包中的默认先验分布？答案

【问题标题】：How to change the default prior distribution in CARBayes package?如何更改 CARBayes 包中的默认先验分布？
【发布时间】：2025-12-01 15:55:02
【问题描述】：

CARBayes 5.0 版在 R 中实现空间广义线性模型，并使用 MCMC 模拟在贝叶斯设置中进行推理。它包含许多不同的模型，这个问题所指的是“S.CARbym”。

我正在使用这个模型来拟合具有空间随机效应的 Poisson GLM，下面的第一个块中给出了一个示例代码，其中“Y”是响应，“x1”“x2”“x3”是协变量，“ N'是偏移量。此公式用于 S.CARbym (model1)，指定泊松分布和已知空间权重矩阵“W”。

这似乎工作得很好，但是我不确定如何为“prior.mean.beta”和“prior.var.beta”指定与默认不同的先验分布（默认先验是高斯的，不包括在下面的第一块代码）。我想知道在下面的第二个模型代码块中的“prior.mean.beta=”（而不是“NULL”）之后需要输入什么代码，以便指定不同的先验分布，例如 Gamma 或统一？

此软件包随附的小插图很有帮助，但我无法弄清楚这一点，我们将不胜感激。

公式

【问题讨论】：

标签： bayesian

【解决方案1】：

我已经在 Duncan Lee（软件包作者）的专家帮助下解决了这个问题。所以，我想我会回答，以防其他人面临这个问题。这实际上是一个比我想象的简单得多的解决方案，每个单个回归参数都需要一个高斯先验，即 beta_j ~ N(m_j, v_j)。 (m_j, v_j) 可以由您选择，并且每个回归参数都不同，因此如果您希望指定先验均值和方差，它们每个都需要是回归参数数量的向量。例如。如果您有 3 个回归参数和一个截距，则向量需要 4 x 1，类似于以下 m

【讨论】：