CARBayesバージョン5.0は、Rで空間一般化線形モデルを実装し、MCMCシミュレーションを使用してベイジアン設定で推論します。これにはいくつかの異なるモデルが含まれていますが、この問題の参照先は 'S.CARbym'です。CARBayesパッケージの既定の事前配信を変更するにはどうすればよいですか？
私はこのモデルを空間的なランダム効果を持つポアソンGLMに適合させるために、サンプルコードを 'Y'が応答であるところの最初のブロックに与え、 'x1' 'x2' 'x3'は共変量であり、 'N'はオフセットです。この式は、ポアソン分布と既知の空間重み行列 'W'を指定してS.CARbym（model1）で使用されます。
これはうまくいくようですが、デフォルトとは異なる 'prior.mean.beta'と 'prior.var.beta'の以前のディストリビューションを指定する方法がわかりません（デフォルトのプリオーサーはGaussianで、含まれていません以下のコードの最初のブロック）。私は 'prior.mean.beta ='（ 'NULL'の代わりに）の後に入力する必要がどのコードを別の事前分布を指定するために、model2のコードの2番目のブロックで、例えばガンマやユニフォームですか？
このパッケージに添付されているビネットは役に立ちますが、これを理解することができませんでした。何か助けていただければ幸いです。
式< - Y〜X1 + X2 + X3 +オフセット（ログ（N）） MODEL1 < - S.CARbym（式=式、家族=ポアソン、データ=データ、Wは= W、バーンイン= 5000、 n.sample = 20000、薄い= 10）
式< - Y〜のX1 + X2 + X3 +オフセット（ログ（N）） MODEL2 < - S.CARbym（式=式、家族=ポアソン、データ=データ、W = W、burnin = 5000、n.sample = 20000、thin = 10、prior.main.beta = NULL、prior.var.beta = NULL）