Modello Bayesiano a Effetti Misti
Il modello Bayesiano a effetti misti estende il framework classico a effetti misti ponendo distribuzioni a priori su tutti i parametri — effetti fissi, varianze degli effetti casuali e varianza residua — e aggiornandoli con i dati per produrre distribuzioni a posteriori complete. Ciò fornisce una quantificazione coerente dell'incertezza sia per gli effetti a livello di popolazione che a livello di gruppo simultaneamente.
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Fonti
- Gelman, A., & Hill, J. (2007). Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521686891
- Bates, D., Mächler, M., Bolker, B., & Walker, S. (2015). Fitting Linear Mixed-Effects Models Using lme4. Journal of Statistical Software, 67(1), 1–48. DOI: 10.18637/jss.v067.i01 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Mixed Effects Model. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/bayesian-mixed-effects-model
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