Model Ierarhic Bayesian

Modelarea ierarhică bayesiană, popularizată de Gelman și Hill (2006), este o abordare bayesiană pentru structuri de date imbricate — precum studenți în școli în districte — care estimează parametri separați la fiecare nivel, permițând în același timp acestor niveluri să partajeze puterea statistică printr-un mecanism numit agregare parțială (partial pooling). Acolo unde un model liniar ierarhic clasic tratează mediile grupurilor ca fiind cantități fixe necunoscute, versiunea bayesiană plasează distribuții de hiper-prior pe acele medii ale grupurilor, astfel încât informația curge liber între niveluri, producând estimări mai fiabile la nivel de grup ori de câte ori un grup individual are puține observații.