这里数据有标量days_since_last_period以及向量days_between_periods，而其他的参数将会被被估计出来。使用这个函数，我能从任意一个数据+参数的组合中得出对数似然函数值。但是，到这里我只完成了建模的一半工作，我还需要先验信息！
关于经期，受孕和生育的先验信息为了完善这个模型，我需要所有参数的先验信息。换言之，我需要明确在获取数据之前这个模型包含了哪些信息。具体上，我需要实验开始前mean_period, sd_period, is_fertile, and is_pregnant的初始值。（虽然next_period也是一个参数，我不需要给出一个它的确切初始值，因为它的分布完全由mean_period 和sd_period确定。另外，我还需要找到在一个周期内能受孕的可能值（上文中我设定为0.19）。这里我使用了模糊、主观的数据吗？不！我到生育文献中去寻找了更加有信息价值的依据！
对于days_between_periods的分布，其参数为mean_period和sd_period。这里我使用了来自文章The normal variabilities of the menstrual cycle Cole et al, 2009 中的估计值，该文测量了184个年龄来自18-36岁的女性的经期规律。相邻经期间天数的总平均值为27.7天。每一个参与实验者的标准差的平均值为2.4。总体样本的间隔天数的标准差为1.6。给定了这些估计值以后我令mean_period服从（27.7,2.4）的正态分布，令sd_period服从均值为1.6，标准差为2.05的半正态分布。如下：
对于参数is_fertile a以及参数is_pregnant我考虑了受精频率作为先验。想要确定可育的夫妻的比例几乎是不可能的事情，因为这里对于不育有各种不同的定义。 Van Geloven et al. (2013)做了一个小范围的文献回顾然后得出结论所有夫妻中有2%至5%的人被认为是不孕的。因为曾看到高达10%的情况，我决定取该范围的上限。设定初始数据100%-5%=95%的夫妻是可孕的。
is_pregnant 是 0 1变量表示这对夫妻在最近的一轮周期中是否将要（或者说已经）受孕。在这里我使用的先验值是在一个周期内成功受孕的概率。当这对夫妇没有生育能力时这个概率值显然为0.0，但是积极地尝试、可育的夫妇在一个周期内成功受孕的比例有多大呢？不幸的是我并没有找到明确说明这一数据的文献，但是我找到了比较接近的参照依据。在Increased Infertility With Age in Men and Women Dunson et al. (2004) 一书的第53页，给出了在12个月中一直尝试受孕但是没有怀上的夫妻的比例，同时该数据也提供了女性不同年龄段的数据。
prop_not_preg_12_cycles <- c("19-26 years" = 0.08,
"27-34 years" = 0.13,
"35-39 years" = 0.18)
