Parametre tahmininde ve model seçiminde uzman görüşlerin modele katılmasını öngören Bayesci yaklaşımda en önemli nokta parametreler hakkında önsel bilgi seçimi ve kullanımıdır. Bu nedenle, bu çalışmada, önsel dağılımların seçimleri tanıtılmış, genelleştirilmiş lineer karma modeller için farklı önseller ile elde edilen modeller hem parametre tahmini hem de model uyumu anlamında karşılaştırılmıştır. Akciğer kanseri hastalarının yaşam kaliteleri ve aldıkları tedavinin çıktılarını ölçmek amacıyla yapılan bir çalışmaya ait gerçek bir veri kullanılmıştır. SAS 9.3 programında Markov Zinciri Monte Carlo algoritması ile elde edilen parametre tahminleri bulunmuş ve modeller kurulmuştur. Farklı önsel seçimleri ile Sapma Bilgi kriteri (DIC) ne göre en iyi model bilgilendirici önsel dağılım ile elde edilen model olmuştur.
In parameter estimation and model selection, selection and use of prior information about the parameters is the most important point in the Bayesian approach that envisage to participate in the expert opinion. Therefore, in this study, the choice of the prior distributions was introduced, generalized linear mixed models with different prior were compared in terms of both models and parameter estimation. It was used a real data that measure outcomes of the treatment and qualities of life of lung cancer patients In SAS 9.3 software, It was found parameter estimates with the Markov Chain Monte Carlo algorithm and models were established. Model that obtained with informative prior distribution is the best model according to Deviance information criterion(DIC).
