Mô hình phân cấp Bayes

Mô hình phân cấp Bayes, được phổ biến bởi Gelman và Hill (2006), là một phương pháp Bayes cho các cấu trúc dữ liệu lồng nhau — như học sinh trong các trường học trong các quận — ước tính các tham số riêng biệt ở mỗi cấp độ đồng thời cho phép các cấp độ đó chia sẻ sức mạnh thống kê thông qua một cơ chế gọi là gộp một phần. Trong khi mô hình tuyến tính phân cấp cổ điển coi trung bình nhóm là các đại lượng cố định chưa biết, phiên bản Bayes đặt các phân phối siêu tiên nghiệm lên các trung bình nhóm đó để thông tin chảy tự do qua các cấp độ, tạo ra các ước tính cấp nhóm đáng tin cậy hơn bất cứ khi nào một nhóm riêng lẻ có ít quan sát.