理論、仮説、または問題に取り組むためにベイジアンアプローチが重要だったのはいつですか？

最近、リストサーブに質問が投稿されました。私は（おそらく皮肉なことに）生態学の分野での質問に対処するためにベイジアンのアプローチが「仕事を成し遂げる」ために非常に重要である場合、一般的に、ベイジアンアプローチが特定の分野で進歩するために不可欠であった時期について、私は疑問に思っています。

生態学では、ベイジアン法は大きく複雑なデータセットを使用する適用状況で最も頻繁に使用されるように思われるため、フィールドの重要または古典的な理論または仮説に関連する状況に特に関心があります。

たとえば、生態学では、ベイズ法が複雑な階層モデルに適合し、動物の個体数や生き物の個体数における個体の生存率などの正確な推定値を取得する唯一の方法のようです。ベイジアンアプローチが使用されたために、理論的な質問の書き込みが進行した例に精通していませんが、これは、p値が歴史的に評価された通貨であるANOVAのようなフレームワークにおける還元論的実験で生態学理論がしばしば対処されるためである可能性があります。

特定の適応症に使用するための承認のための医療機器の研究において、米国食品医薬品局は少なくとも10年間、第III相臨床試験でベイジアン法の使用を奨励し、試験に関する機器に関する事前情報を組み込むことができるようにしましたデータ。

ベイジアン手法を使用して診断テストパラメーター（偽陽性、偽陰性など）を推定することについて、多くの論文が書かれています。多くの場合、観測値よりも多くのパラメーターがあるという事実により、ベイジアン法がしばしば好まれます。他の一般的な状況とは異なり、観測数を増やすことはほぼ不可能です。

以下の記事は問題の素晴らしい概要です：

ゴールドスタンダードが存在しない場合の診断テスト問題におけるベイジアンアプローチの適用

私自身の質問への回答として、Gopalaswamyらによる「虎の個体数の密度推定：強い推論のための情報の組み合わせ」というタイトルの記事がEcologyジャーナルに掲載されました。彼らは、トラの研究から得られた情報をさまざまな方法論と組み合わせたベイジアンモデルを使用して、トラの自然保護区の密度の推定の精度を向上させました。単独で2つの別々の研究は、〜12 +/- 1.95トラ/ 100 km2（事後平均+/- SD）または6.7 +/- 2.37トラ/ 100 km2であることを示しました。結合されたベイジアンモデルは、8.5 +/- 1.95トラ/ 100 km2の推定値を提供しました。