estadística

modelo jerárquico bayesiano

Un modelo con parámetros de parámetros: la manera de ajustar a la vez una población y sus miembros individuales.
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Descripción

Un modelo jerárquico bayesiano es un modelo estadístico que tiene múltiples niveles de parámetros, donde los parámetros de un nivel son modelados a su vez por parámetros de un nivel superior. Esta estructura permite modelar simultáneamente las observaciones individuales y la población de la que provienen. Por ejemplo, se pueden modelar las puntuaciones de exámenes de estudiantes en muchas escuelas, donde cada escuela tiene su propia puntuación media, pero esas medias escolares se extraen de una distribución común que representa a todas las escuelas. Este 'préstamo de fuerza' entre grupos mejora las estimaciones, especialmente para grupos con pocos datos.

Historia

Los modelos jerárquicos tienen sus raíces en el trabajo de Charles Stein en la década de 1950 sobre estimadores de contracción, y fueron formalizados en términos bayesianos por Lindley y Smith en 1972. Se generalizaron con la llegada de los métodos MCMC en la década de 1990.

Cómo funciona

El modelo se construye por capas. En el nivel más bajo, se tiene la verosimilitud para cada observación dados los parámetros a nivel individual. En el siguiente nivel, se supone que esos parámetros individuales provienen de una distribución común con hiperparámetros. Los hiperparámetros mismos pueden tener distribuciones a priori. La inferencia se realiza calculando la posterior conjunta sobre todos los parámetros, a menudo mediante métodos de Monte Carlo por Cadenas de Markov (MCMC). La estructura jerárquica permite que los datos informen tanto las estimaciones individuales como la distribución a nivel de población, lo que lleva a una contracción de las estimaciones extremas hacia la media del grupo.

En la práctica

Se utilizan en metaanálisis, investigación educativa, ensayos clínicos multicéntricos y en ecología para modelar la distribución de especies en diferentes sitios.

Dato curioso

Los modelos jerárquicos son la base estadística de la 'contracción bayesiana', que puede mejorar las predicciones al atraer las estimaciones extremas hacia el promedio general, un fenómeno conocido como la paradoja de Stein.

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