贝叶斯层次模型（Bayesian Hieratical Model），理学-统计学-大数据统计分析-贝叶斯统计-贝叶斯层次模型，具有层次化结构的统计模型，通常适用于具有层次化结构的数据。贝叶斯层次模型是具有层次化结构的统计模型，它通常适用于具有层次化结构的数据，例如，从不同学校抽取的学生样本、从不同医院抽取的患者样本等。其层数与数据结构有关，通常数据可以被划分为几个具有共同特征的子数据集（如按学校划分）；如果子数据集可以进一步划分（如按专业划分），则可以为贝叶斯层次模型增加更多的层数。以估计某市高中生的数学成绩为例，普通贝叶斯模型假设不同学校的学生成绩没有关联，因此可以用第N个学校的数据对该校学生的期望数学成绩进行估计（图1）。这种估计方法忽略了不同学校之间学生成绩的联系。贝叶斯层次模型则假设，虽然学生在不同的学校学习，但他们之间仍然存在相似性，因此可以通过引入超参数将不同学校学生的期望成绩联系起来。这相当于在普通贝叶斯模型上又增加了一层（图2）。