Bayesian Mixed Effects Model

Imaginați-vă măsurarea scorurilor la teste ale elevilor din numeroase clase. Un model cu efecte mixte permite fiecărei clase să aibă propriul intercept (efect aleatoriu), în timp ce estimează o pantă comună pentru un tratament (efect fix). Versiunea bayesiană adaugă perspectiva că nu suntem niciodată siguri cu privire la varianța efectelor claselor — așa că tratează acea varianță ca pe o necunoscută cu o credință a priori, apoi o revizuiește pe baza datelor. Avantajul este că fiecare cantitate, inclusiv varianțele efectelor aleatoare și predicțiile pentru noi clase, vine cu o distribuție de probabilitate în loc de o estimare punctuală, oferind intervale de incertitudine oneste chiar și atunci când datele sunt rare.