Recentemente, li sobre Bayes empírico (Casella, 1985, Uma introdução à análise de dados empíricos de Bayes) e parecia muito com o modelo de efeitos aleatórios; em que ambos têm estimativas reduzidas à média global. Mas eu não li completamente ...
Alguém tem alguma idéia sobre a semelhança e as diferenças entre eles?
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Bayes empíricos podem ser usados em situações com ou sem efeitos aleatórios - EB simplesmente refere-se a abordagens bayesianas que estimam, a partir dos dados, parâmetros (às vezes chamados de hiperparâmetros) da distribuição anterior - este é um método de estimativa, enquanto modelos de efeitos aleatórios são uma abordagem para modelagem de dados correlacionados. Talvez o exemplo que você viu tenha envolvido a estimativa de um modelo de efeitos aleatórios usando Bayes empírico e é por isso que você está conectando os dois.
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Macro
Casella, não Cassella!
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Xi'an
Uma grande diferença é que os modelos de efeito aleatório são modelos (incluindo um efeito aleatório), enquanto as técnicas empíricas de Bayes são técnicas de inferência: por exemplo, você pode executar uma estimativa empírica de Bayes em um modelo de efeito aleatório ... Os métodos empíricos de Bayes se aplicam a todas as situações onde você pode usar um método Bayes comum, não apenas para modelos de efeito aleatório.
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Xi'an