Yaygın olarak alıntılanmış makalesinde Hiyerarşik modellerde varyans parametreleri için önceki dağılımlar (Google Akademik'te şu ana kadar 916 alıntı) Gelman, hiyerarşik bir Bayes modelindeki varyans için iyi bilgilendirici olmayan önceki dağılımların düzgün dağılım ve yarım t dağılım olduğunu önermektedir. Bir şeyleri doğru anlarsam, bu konum parametresi (örneğin ortalama) ana ilgi alanı olduğunda iyi çalışır. Ancak varyans parametresi ana ilgi alanına girer, ancak örneğin zamanlama görevlerinden gelen insan tepki verilerini analiz ederken zamanlama değişkenliğinin çoğu zaman ilgi ölçüsü olduğu anlamına gelir. Bu durumlarda, analizden sonra ben hem katılımcı hem de grup düzeyinde ortalama varyansın güvenilirliğini elde etmek istediğim için değişkenliğin, örneğin tekdüzen dağılımlarla nasıl hiyerarşik olarak modellenebileceği açık değildir.
O zaman sorum şu: Verilerin varyansı ana ilgi konusu olduğunda hiyerarşik bir Bayes modeli oluştururken hangi dağıtımlar önerilir?
Gama dağılımının ortalama ve SD ile belirtilmek üzere yeniden parametrelendirilebileceğini biliyorum. Örneğin, aşağıdaki hiyerarşik model Kruschke'nin Bayes Veri Analizi Yapma kitabından alınmıştır . Ancak Gelman, makalesindeki gama dağılımı ile ilgili bazı problemleri özetliyor ve alternatifler, tercihen HATA / JAGS'ta çalışmak zor olmayan alternatifler için minnettar olacağım.
