在一个基本的 BYM 模型中可以写成
有时使用协变量，但这在这里无关紧要。其中s是空间结构化效果，u是单位上的非结构化效果。
在 Congdon (2020) 中，他们将公平先验称为
邻接矩阵中的平均邻居数
。Bernardinelli 等人的定义类似（我认为在精度方面）。（1995 年）。
然而，对于伽马分布，缩放似乎只影响比例项
我无法找到一个可行的例子，并且不明白先验是如何得出的，例如，在众所周知的唇癌数据中
我希望有人可以帮助我理解在这种情况下如何达到这些，即使在两个伽马超先验的简单情况下也是如此。
参考文献
Congdon, PD (2019)。贝叶斯分层模型：使用 R 的应用程序，第二版（第二版）。查普曼和霍尔/CRC。
Bernardinelli, L.、Clayton, D. 和 Montomoli, C. (1995)。疾病图的贝叶斯估计：先验有多重要？医学统计 14 2411–2431。