मैं हाल ही में अनुभवजन्य Bayes (Casella, 1985, अनुभवजन्य Bayes डेटा विश्लेषण के लिए एक परिचय) के बारे में पढ़ने के लिए हुआ और यह यादृच्छिक प्रभाव मॉडल की तरह लग रहा था; इसमें दोनों के वैश्विक अर्थ से सिकुड़े हुए अनुमान हैं। लेकिन मैंने इसे नहीं पढ़ा है ...
क्या किसी को उनके बीच समानता और अंतर के बारे में कोई अंतर्दृष्टि है?
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अनुभवजन्य बेयर्स का उपयोग यादृच्छिक प्रभावों के साथ या बिना स्थितियों में किया जा सकता है - ईबी बस बायेसियन दृष्टिकोणों को संदर्भित करता है जो पूर्व वितरण के डेटा, मापदंडों (कभी-कभी हाइपरपरमेटर्स कहा जाता है) से होता है - यह एक अनुमान विधि है जबकि यादृच्छिक प्रभाव मॉडल एक दृष्टिकोण हैं मॉडलिंग सहसंबद्ध डेटा। शायद आपने जो उदाहरण देखा है वह अनुभवजन्य बेयर्स का उपयोग करके एक यादृच्छिक प्रभाव मॉडल का अनुमान लगा रहा है और इसीलिए आप दोनों को जोड़ रहे हैं।
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मैक्रो
कैसला, कैसला नहीं!
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शीआन
एक बड़ा अंतर यह है कि यादृच्छिक प्रभाव मॉडल मॉडल हैं (एक यादृच्छिक प्रभाव सहित), जबकि अनुभवजन्य बेयस तकनीक इंजेक्शन तकनीक हैं: उदाहरण के लिए, आप एक यादृच्छिक प्रभाव मॉडल पर एक अनुभवजन्य बेयस अनुमान चला सकते हैं ... अनुभवजन्य बेयस तरीके हर स्थिति के बारे में लागू होते हैं। जहां आप एक नियमित बेयस विधि का उपयोग कर सकते हैं, न केवल यादृच्छिक प्रभाव वाले मॉडल के लिए।
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शीआन