병렬 무작위 실험에서의 추정

새로운 치료법과 표준 치료법을 비교하는 많은 연구는 병렬 무작위 실험으로 구성됩니다. 여기서 고려되는 예에서는 SAT를 위한 특별 코칭 프로그램의 효과를 판단하기 위해 8개의 학교에서 무작위 실험이 수행되었습니다. 여기의 목적은 치료 간의 차이에 대한 데이터를 요약하는 데 도움이 될 수 있는 베이지안 및 경험적 베이지안 기법을 설명하는 것입니다. 이렇게 함으로써 각 실험에서의 치료 효과의 개선된 추정을 얻을 수 있습니다. 가장 큰 관찰 효과를 포함합니다. 세 가지 주요 도구가 설명됩니다: 1) 경험적 베이즈 프레임워크 내에서 민감도를 표시하기 위한 그래픽 기법, 2) 개별 효과와 최대 효과의 베이지안 사후 분포를 생성하기 위한 간단한 시뮬레이션 기법, 3) 같은 8개 학교에서 동일 치료법의 가상의 반복에서 사후 예측 분포를 시뮬레이션하여 베이지안 모델 사양의 적절성을 모니터링하는 방법.