Quando uma abordagem bayesiana foi crítica para abordar uma teoria, hipótese ou problema?

Recentemente, uma pergunta foi postada em uma lista que eu subscrevo a perguntar (talvez cinicamente?) Quando uma abordagem bayesiana foi crucial para "fazer o trabalho" ao abordar questões no campo da ecologia. Eu estou pensando, em geral, sobre quando uma abordagem bayesiana foi essencial para o progresso em um campo específico.

Em ecologia, os métodos bayesianos parecem ser usados ​​com mais frequência em situações aplicadas com conjuntos de dados grandes e complicados; portanto, eu estaria especialmente interessado em circunstâncias relacionadas a teorias ou hipóteses importantes ou clássicas em um campo.

Por exemplo, na ecologia, os métodos bayesianos parecem ser a única maneira de ajustar modelos hierárquicos complexos e obter estimativas precisas de coisas como o tamanho de uma população de animais ou a taxa de sobrevivência de um indivíduo em uma população de criaturas. Não estou familiarizado com casos em que houve progresso na queima de questões teóricas porque uma abordagem bayesiana foi usada, embora isso possa ser porque a teoria ecológica é frequentemente abordada com experimentos reducionistas em uma estrutura semelhante à ANOVA, na qual valores p são a moeda com valor histórico .

No estudo de dispositivos médicos para aprovação para uso em indicações específicas, a Administração de Alimentos e Medicamentos dos EUA incentivou, por pelo menos uma década, o uso de métodos bayesianos em ensaios clínicos de fase III para permitir que informações prévias sobre o dispositivo sejam incorporadas juntamente com o estudo. dados.

Vários artigos foram escritos sobre o uso de métodos bayesianos para estimar parâmetros de teste de diagnóstico (falso positivo, falso negativo, ...). O método bayesiano é frequentemente preferido devido ao fato de muitas vezes haver mais parâmetros do que observações. Ao contrário de outras situações comuns, é quase impossível aumentar o número de observações.

O artigo abaixo é uma boa visão geral do problema:

Aplicação de uma abordagem bayesiana em problemas de teste diagnóstico na ausência de um padrão-ouro

Em resposta à minha própria pergunta, um artigo acabou de ser publicado na revista Ecology intitulado "Estimativa de densidade em populações de tigres: combinando informações para forte inferência" de Gopalaswamy et al. Eles usaram um modelo bayesiano que combinava informações de estudos com tigres com diferentes metodologias para melhorar a precisão de suas estimativas da densidade de tigres que a natureza preserva. Por si só, os dois estudos separados indicaram que havia ~ 12 +/- 1,95 tigres / 100km2 (média posterior +/- DP) ou 6,7 +/- 2,37 tigres / 100km2. O modelo bayesiano combinado forneceu uma estimativa de 8,5 ± 1,95 tigres / 100 km2.