ベイズ階層モデル

GelmanとHill (2006)によって普及したベイズ階層モデリングは、学校内の生徒、地区内の学校といったネストされたデータ構造に対するベイズ的アプローチであり、部分プーリングと呼ばれるメカニズムを通じて、各レベルが統計的強度を共有できるようにしながら、各レベルで別々のパラメーターを推定します。古典的な階層線形モデルがグループ平均を固定された未知量として扱うのに対し、ベイズ版ではこれらのグループ平均に超事前分布を置くことで、情報がレベル間で自由に流れ、個々のグループの観測数が少ない場合でも、より信頼性の高いグループレベルの推定値が得られます。