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A Method for Constructing Informative Priors for Bayesian Modeling of Occupational Hygiene Data

机译：一种用于构建有关职业卫生数据建模的信息先验的方法

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In many occupational hygiene settings, the demand for more accurate, more precise results is at odds with limited resources. To combat this, practitioners have begun using Bayesian methods to incorporate prior information into their statistical models in order to obtain more refined inference from their data. This is not without risk, however, as incorporating prior information that disagrees with the information contained in data can lead to spurious conclusions, particularly if the prior is too informative. In this article, we propose a method for constructing informative prior distributions for normal and lognormal data that are intuitive to specify and robust to bias. To demonstrate the use of these priors, we walk practitioners through a step-by-step implementation of our priors using an illustrative example. We then conclude with recommendations for general use.
机译：在许多职业卫生环境中，对更准确，更精确的结果的需求与资源有限。 为了解决这个问题，从业人员已经开始使用贝叶斯方法将先验信息纳入其统计模型，以便从其数据中获得更精致的推断。 但是，这并非没有风险，因为整合了与数据中包含的信息不同意的先前信息可能会导致虚假结论，尤其是在先验太过信息丰富的情况下。 在本文中，我们提出了一种用于为正常和对数正态数据构建信息性的先验分布的方法，这些分布直观地指定和稳健地对偏见。 为了证明这些先验的使用，我们使用一个说明性的例子来逐步实施我们的先生的先生。 然后，我们以一般使用建议得出结论。

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