应该如何将常客结果转化为贝叶斯先验？

考虑以下非常通用的场景：过去进行了一项实验，结果是某个参数$\phi$被测量了。分析是用频率论方法完成的。置信区间$\phi$结果中给出。

我现在正在进行一些新的实验，我想测量其他一些参数，说两个$\theta$和$\phi$. 我的实验与之前的研究不同——它不是用相同的方法进行的。我想做一个贝叶斯分析，所以我需要先验$\theta$和$\phi$.

之前没有测量过$\theta$已经被执行，所以我在它之前放置了一个无信息的（比如它的制服）。

如前所述，有一个先前的结果$\phi$，作为置信区间给出。要在我当前的分析中使用该结果，我需要将先前的常客结果转换为我的分析的信息先验。

在这个虚构的场景中不可用的一个选项是重复先前的分析，该分析导致$\phi$以贝叶斯方式测量。 如果我能做到这一点， $\phi$会从之前的实验中得到一个后验，然后我将其用作我的先验，并且不会有任何问题。

我应该如何将常客 CI 转换为贝叶斯先验分布以进行分析？或者换句话说，我怎么能把他们最常见的结果翻译成$\phi$进入后部$\phi$然后我会在我的分析中用作先验？

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