Байесовская иерархическая модель

Байесовское иерархическое моделирование, популяризированное Гельманом и Хиллом (2006), представляет собой байесовский подход к вложенным структурам данных — таким как ученики в школах в районах — который оценивает отдельные параметры на каждом уровне, позволяя при этом этим уровням совместно использовать статистическую мощность посредством механизма, называемого частичным объединением. Там, где классическая иерархическая линейная модель рассматривает средние значения групп как фиксированные неизвестные величины, байесовская версия размещает гиперприорные распределения на этих средних значениях групп, чтобы информация свободно текла между уровнями, производя более надежные оценки на уровне групп, когда любая отдельная группа имеет мало наблюдений.