贝叶斯层次模型的群组变异参数先验设置探讨

目的本研究旨在探讨不同先验分布对贝叶斯层次模型关键参数估计的影响,并分析群组水平数量变化对估计精度的作用。方法通过案例分析和模拟研究对模型中群组变异参数分别赋予逆伽马分布、半柯西分布和指数分布,比较其性能及受群组水平数量变化的影响。结果指数分布由于尾部较短,可能低估方差;而逆伽马和半柯西分布因为尾部较厚,能提供更为稳健的估计。在群组水平较多的情况下,模型对变异的估计更加精确,而随着群组数量的减少,估计误差会增大。结论在小样本条件下,半柯西和指数分布因其便于结合外部信息且能够合理反映变异参数的变化特征,成为更适当的选择。这些发现为贝叶斯层次模型在实际应用中选择群组变异参数的先验提供了重要参考依据。