经验贝叶斯估计
经验贝叶斯估计(empiricalBayesestimation)亦称“EB估计”。利用数据资料来估计先验分布的某些性质。经典方法与贝叶斯方法的结合。H.罗宾斯提出。其步骤：样本x1,x2,…,xm对参数0的密度是p(x),且0的先验分布是π()，于是样本x与参数0的联合分布密度是r()·p(x|)。于是，进一步可求出x的边缘密度为f(x)=了…x()p(x0的.可用经典方法及样本r得到密度f(x)的估计。然后，再由上述公式去确定π()。最后，再由π(0)及(x|)去求贝叶斯估计E{0{x},或对0作出统计推断。
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