Borrowing strength and borrowing index for Bayesian hierarchical models
Borrowing strength and borrowing index for Bayesian hierarchical models
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贝叶斯分层模型的借贷强度和借贷指数
DOI：
10.1016/j.csda.2019.106901
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发表时间：
2020
影响因子：
1.8
通讯作者：
Lee, J. Jack
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xu, Ganggang;Zhu, Huirong;Lee, J. Jack
在贝叶斯层次模型下，提出了一种新的借款强度测度和总体借款指数，用以刻画子群体间借款行为的强度。建议的指数的建设是基于马洛的距离，可以很容易地计算使用MCMC样本的单变量或多变量后验分布。因此，所提出的指标可以作为有意义的和有用的探索性工具，以更好地理解所发挥的作用的先验层次模型，包括其影响的后验，用于进行统计推断。这些关系在其他方面是模糊的。所提出的方法可以应用于连续和二元结果变量。此外，所提出的方法可以很容易地适应各种设置的临床试验，贝叶斯分层模型被认为是合适的。所提出的方法的有效性说明了广泛的仿真研究和一个真实的数据的例子。
A novel borrowing strength measure and an overall borrowing index to characterize the strength of borrowing behaviors among subgroups are proposed for a given Bayesian hierarchical model. The constructions of the proposed indexes are based on the Mallow’s distance and can be easily computed using MCMC samples for univariate or multivariate posterior distributions. Consequently, the proposed indexes can serve as meaningful and useful exploratory tools to better understand the roles played by the priors in a hierarchical model, including their influences on the posteriors that are used to make statistical inferences. These relationships are otherwise ambiguous. The proposed methods can be applied to both the continuous and binary outcome variables. Furthermore, the proposed approach can be easily adapted to various settings of clinical trials, where Bayesian hierarchical models are deem appropriate. The effectiveness of the proposed method is illustrated using extensive simulation studies and a real data example.
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