Bayesian methods
経験ベイズ
経験ベイズ (EB) は、1956年にハーバート・ロビンスによって導入され、1973年にブラッドリー・エフロンとカール・モリスによって実用的な収縮推定量へと発展させられた推定戦略です。これは、事前分布のハイパーパラメータを事前に指定するのではなく、周辺尤度を介して観測データから推定するものです。結果として得られる事後分布はベイズ構造を保持しますが、主観的なハイパーパラメータをデータ駆動型のものに置き換え、頻度主義的な収縮と完全なベイズ推論の橋渡しをします。
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出典
- 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
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Empirical Bayes Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/bayesian/empirical-bayes
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