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摘要
本章将贝叶斯估计与(弱)信息先验作为解决小样本问题的方法。特别关注分析过程中可能出现的问题,表明贝叶斯估计不应该被认为是复杂模型中小样本问题的快速解决方案。通过一个实例说明了分析步骤,说明了计划分析出错的原因。针对出现的问题提出了几种解决方案,这一章表明,不同的解决方案可以导致不同的后验总结和实质性结论。因此,应始终结合实质性研究问题来评价统计解决办法。这就强调了应用研究人员和统计人员之间需要持续的互动和合作。
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本章将贝叶斯估计与(弱)信息先验作为解决小样本问题的方法。特别关注分析过程中可能出现的问题,表明贝叶斯估计不应该被认为是复杂模型中小样本问题的快速解决方案。通过一个实例说明了分析步骤,说明了计划分析出错的原因。针对出现的问题提出了几种解决方案,这一章表明,不同的解决方案可以导致不同的后验总结和实质性结论。因此,应始终结合实质性研究问题来评价统计解决办法。这就强调了应用研究人员和统计人员之间需要持续的互动和合作。