Gần đây tôi tình cờ đọc về Bayes theo kinh nghiệm (Casella, 1985, Giới thiệu về phân tích dữ liệu Bayes theo kinh nghiệm) và nó trông rất giống mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên; trong đó cả hai đã ước tính thu nhỏ lại có nghĩa là toàn cầu. Nhưng tôi chưa đọc hết ...
Có ai có cái nhìn sâu sắc về sự tương đồng và khác biệt giữa chúng không?
1
Bay theo kinh nghiệm có thể được sử dụng trong các tình huống có hoặc không có hiệu ứng ngẫu nhiên - EB chỉ đề cập đến các cách tiếp cận Bayes ước tính, từ dữ liệu, tham số (đôi khi được gọi là siêu đường kính) của phân phối trước - đây là phương pháp ước tính trong khi mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên là cách tiếp cận mô hình hóa dữ liệu tương quan. Có lẽ ví dụ bạn đã thấy liên quan đến việc ước tính mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên bằng cách sử dụng Bayes theo kinh nghiệm và đó là lý do tại sao bạn kết nối cả hai.
—
Macro
Casella, không phải Cassella!
—
Tây An
Một điểm khác biệt lớn là các mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên là các mô hình (bao gồm cả hiệu ứng ngẫu nhiên), trong khi các kỹ thuật Bayes theo kinh nghiệm là các kỹ thuật suy luận: ví dụ: bạn có thể chạy ước lượng Bayes theo mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên ... Các phương pháp Bay theo kinh nghiệm áp dụng trong mọi tình huống nơi bạn có thể sử dụng phương pháp Bayes thông thường, không chỉ cho các mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên.
—
Tây An