Partial-pooling helps small groups get more stable estimates.
部分汇聚能让样本量小的组得到更稳定的估计。
In a hierarchical model, partial-pooling borrows strength across hospitals while still allowing each hospital to have its own effect.
在层级模型中,部分汇聚会在医院之间“借力”共享信息,同时仍允许每家医院有各自的效应差异。
Bayesian Data Analysis(Gelman, Carlin, Stern, Dunson, Vehtari, Rubin):以层级贝叶斯框架系统讨论“部分汇聚/收缩”的思想与应用。
Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models(Gelman & Hill):在多层模型的教学语境中频繁使用“pooling / partial pooling”来对比三种策略(complete/none/partial)。