Soy nuevo en el análisis bayesiano y utilizo el siguiente ejemplo de WINBUGS para entender el modelado jerárquico bayesiano:
Tengo dos preguntas:
1) Para los términos de efectos fijos, es decir, los términos beta0 y beta1, me gustaría saber por qué los valores de (0.0, 1.0E-5)
es un previo vago, a diferencia de (0.0, 10,000)
por ejemplo.
¿Depende el ajuste de estos hiperparámetros vagos a priori de si los datos de las covariables están o no estandarizados/normalizados (Por ejemplo, 1.0E-5
se utiliza como prioridad vaga cuando los datos se normalizan entre 0~1 y 10,000
sería la prioridad vaga para los datos no normalizados) ?
2) Para el tau.h
y tau.c
en el modelo, estoy viendo que esto se utiliza un "justo" antes. ¿Qué diferencia/efecto tendría si ambos se establecieran en: (0.5,0.0005). He visto que se utiliza aquí por ejemplo. ¿Debo utilizar la prioridad con el DIC más bajo? ¿Y es (0,5,0,0005) una prioridad "justa"?
se agradece cualquier idea.