重新审视经验贝叶斯方法及其在特殊类型数据上的应用
统计方法学
2021-08-17 v1
摘要
经验贝叶斯方法由来已久，应用广泛。这些方法提供了一种将历史数据聚合以给出后验均值估计的途径。本文重新审视若干经验贝叶斯方法并开发了新的应用。我们首先考察一种线性经验贝叶斯估计量并将其应用于排序数据与符号数据。接着，我们考虑 Tweedie 公式，并展示其如何用于分析微阵列数据集。该公式的应用借助 Pearson 分布系得以简化。鞍点近似使我们能够推广该方向上的若干结果。结果表明，所提方法在真实数据集应用中表现良好。
引用
@article{arxiv.2108.07227,
title = {Revisiting Empirical Bayes Methods and Applications to Special Types of Data},
author = {Xiuwen Duan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.07227},
year = {2021}
}