Empirische Bayes-Schätzung
Empirical Bayes (EB) ist eine Schätzstrategie, die 1956 von Herbert Robbins eingeführt und 1973 von Bradley Efron und Carl Morris zu praktischen Shrinkage-Schätzern entwickelt wurde. Bei dieser Strategie werden die Hyperparameter der A-priori-Verteilung aus den beobachteten Daten über die marginale Likelihood geschätzt, anstatt sie im Voraus festzulegen. Die resultierende A-posteriori-Verteilung behält eine Bayes'sche Struktur bei, ersetzt jedoch subjektive Hyperparameter durch datengesteuerte, wodurch eine Brücke zwischen Frequenz-Shrinkage und vollständiger Bayes'scher Inferenz geschlagen wird.
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Quellen
- Robbins, H. (1956). An empirical Bayes approach to statistics. In J. Neyman (Ed.), Proceedings of the Third Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability, Vol. 1 (pp. 157–164). University of California Press. DOI: 10.1525/9780520313880-015 ↗
- Efron, B., & Morris, C. (1973). Stein's estimation rule and its competitors — An empirical Bayes approach. Journal of the American Statistical Association, 68(341), 117–130. DOI: 10.1080/01621459.1973.10481350 ↗
- Carlin, B. P., & Louis, T. A. (2000). Bayes and Empirical Bayes Methods for Data Analysis (2nd ed.). Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1584881704
- Efron, B., & Hastie, T. (2016). Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science. Cambridge University Press. ISBN: 978-1107149892
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ScholarGate. (2026, June 3). Empirical Bayes Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/empirical-bayes
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