Model hierarkik Bayesian

Modelimi hierarkik Bayesian, i popullarizuar nga Gelman dhe Hill (2006), është një qasje Bayesiane ndaj strukturave të të dhënave të folezuara — si studentët brenda shkollave brenda rretheve — që vlerëson parametra të veçantë në çdo nivel, duke lejuar që ato nivele të ndajnë forcën statistikore përmes një mekanizmi të quajtur bashkim i pjesshëm. Aty ku një model klasik linear hierarkik i trajton mesataret e grupeve si sasi të fiksuara të panjohura, versioni Bayesian vendos shpërndarje hiperprior mbi ato mesatare të grupeve, në mënyrë që informacioni të rrjedhë lirshëm nëpër nivele, duke prodhuar vlerësime më të besueshme në nivel grupi sa herë që ndonjë grup individual ka pak vëzhgime.