Bayesian methods
베이지안 계층 모델
Gelman과 Hill(2006)에 의해 대중화된 베이지안 계층 모델링은 학생-학교-지역과 같은 중첩된 데이터 구조에 대한 베이지안 접근 방식으로, 각 수준에서 별도의 매개변수를 추정하는 동시에 부분 풀링(partial pooling)이라는 메커니즘을 통해 통계적 강점을 공유할 수 있도록 합니다. 고전적인 계층적 선형 모델이 그룹 평균을 고정된 미지량으로 취급하는 반면, 베이지안 버전은 해당 그룹 평균에 초우선 분포(hyperprior distributions)를 두어 정보가 수준 간에 자유롭게 흐르도록 하여, 개별 그룹의 관측치가 적을 때 더 신뢰할 수 있는 그룹 수준 추정치를 생성합니다.
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출처
- Gelman, A. & Hill, J. (2006). Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511790942 ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955
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ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Hierarchical (Multilevel) Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/bayesian/bayesian-hierarchical-model
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