Two modeling strategies for empirical Bayes estimation.
Two modeling strategies for empirical Bayes estimation.
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DOI：
10.1214/13-sts455
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发表时间：
2014-05
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Efron B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Efron B
经验贝叶斯方法使用来自平行实验的数据，例如k=1，2，𝒩(Θ时的观测值xk~…k，1，N，以估计条件分布Θk|xk。有两种主要的估计策略：在θ空间上建模，这里称为“g-建模”，以及在×空间上建模，称为“f-建模”。对这两种方法进行了描述和比较。给出了一系列的计算公式来评估它们的频率精度。一些做作的和真实的例子表明了这两种策略的优势和局限性。
Empirical Bayes methods use the data from parallel experiments, for instance observations Xk ~ 𝒩 (Θk, 1) for k = 1, 2, …, N, to estimate the conditional distributions Θk|Xk. There are two main estimation strategies: modeling on the θ space, called “g-modeling” here, and modeling on the×space, called “f-modeling.” The two approaches are de- scribed and compared. A series of computational formulas are developed to assess their frequentist accuracy. Several examples, both contrived and genuine, show the strengths and limitations of the two strategies.
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影响因子：
4.8
作者：
Fisher, RA;Corbet, AS;Williams, CB
通讯作者：
Williams, CB
影响因子：
1.5
作者：
Butucea, C.;Comte, F.
通讯作者：
Comte, F.
DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
影响因子：
5.8
作者：
BENJAMINI, Y;HOCHBERG, Y
通讯作者：
HOCHBERG, Y
影响因子：
4.5
作者：
Jiang, Wenhua;Zhang, Cun-Hui
通讯作者：
Zhang, Cun-Hui
影响因子：
4.5
作者：
EFRON, B
通讯作者：
EFRON, B