अपने व्यापक रूप से उद्धृत पेपर में पदानुक्रमित मॉडल में विचरण मापदंडों के लिए पूर्व वितरण (Google विद्वान पर अब तक 916 प्रशस्ति पत्र) जेलमैन का प्रस्ताव है कि पदानुक्रमित बायेसियन मॉडल में विचरण के लिए अच्छे गैर-सूचनात्मक पूर्व वितरण समान वितरण और आधा टी वितरण हैं। यदि मैं चीजों को ठीक से समझता हूं तो यह अच्छी तरह से काम करता है जब यह स्थान पैरामीटर (उदाहरण के लिए) मुख्य ब्याज है। हालांकि, कभी-कभी विचरण पैरामीटर मुख्य रुचि का होता है, उदाहरण के लिए, जब समय के कार्यों से मानव प्रतिक्रिया डेटा का विश्लेषण करने का मतलब है कि समय परिवर्तनशीलता अक्सर ब्याज की माप है। उन मामलों में यह मेरे लिए स्पष्ट नहीं है कि कैसे परिवर्तनशीलता को एकरूपता के साथ प्रतिरूपित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, समान वितरण, जैसा कि मैं विश्लेषण के बाद प्रतिभागी स्तर पर और समूह स्तर पर दोनों मतलब माध्यता की विश्वसनीयता प्राप्त करना चाहता हूं।
मेरा प्रश्न तब है: जब डेटा का विचलन मुख्य ब्याज का हो तो एक पदानुक्रमित बायेसियन मॉडल का निर्माण करते समय क्या वितरण की सिफारिश की जाती है?
मुझे पता है कि गामा वितरण को माध्य और एसडी द्वारा निर्दिष्ट किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, नीचे दिया गया पदानुक्रमित मॉडल क्रुश्के की पुस्तक डूइंग बायेसियन डेटा एनालिसिस से है । लेकिन जेलमैन ने अपने लेख में गामा वितरण के साथ कुछ समस्याओं की रूपरेखा तैयार की है और मैं विकल्पों के सुझावों के लिए आभारी रहूंगा, अधिमानतः विकल्प जो बीयूजीएस / जेएजीएस में काम पाने के लिए मुश्किल नहीं हैं।
