Недавно мне довелось прочитать об эмпирическом байесовском опыте (Casella, 1985, Введение в эмпирический анализ байесовских данных), и это выглядело как модель случайных эффектов; в том, что оба имеют оценки, уменьшенные до глобального среднего. Но я не прочитал это полностью ...
Есть ли у кого-нибудь понимание сходства и различий между ними?
1
Эмпирический байесовский метод может использоваться в ситуациях со случайными эффектами или без них - EB просто ссылается на байесовские подходы, которые оценивают, исходя из данных, параметры (иногда называемые гиперпараметрами) предыдущего распределения - это метод оценки, тогда как модели случайных эффектов являются подходом к моделирование коррелированных данных. Возможно, пример, который вы видели, включал оценку модели случайных эффектов с использованием эмпирического байесовского алгоритма, и именно поэтому вы связываете их.
—
Макро
Казелла, а не Касселла!
—
Сиань
Основное отличие состоит в том, что модели со случайным эффектом являются моделями (включая случайный эффект), в то время как эмпирические байесовские методы являются методами логического вывода: например, вы можете выполнить эмпирическую байесовскую оценку для модели случайного эффекта ... Эмпирические байесовские методы применяются практически в каждой ситуации. где вы можете использовать обычный метод Байеса, а не только для моделей случайных эффектов.
—
Сиань