Empirical Bayes
Empirical Bayes (EB) je odhadová stratégia, predstavená Herbertom Robbinsom v roku 1956 a rozvinutá do praktických zmršťovacích odhadov Bradleyom Efronom a Carlom Morrisom v roku 1973, pri ktorej sa hyperparametre predchádzajúceho rozdelenia odhadujú z pozorovaných údajov prostredníctvom marginálnej vierohodnosti namiesto vopred špecifikovaných. Výsledný aposteriórny rozdelenie si zachováva bayesovskú štruktúru, ale nahrádza subjektívne hyperparametre údajmi riadenými, čím spája frekventistické zmršťovanie a plnú bayesovskú inferenciu.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Empirical Bayes Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/bayesian/empirical-bayes
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bayesovská regresiaBayesovské metódy↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesovské metódy↔ compare
- Model zmiešaných efektovŠtatistika↔ compare
- Regresia RidgeStrojové učenie↔ compare
Odkazujú sem
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →