想判断一套教育模型能否适用于一所从未见过的学校，常见做法是每次拿掉一所学校，用其余数据重新训练。这叫留一群组交叉验证（LOCO-CV）。群组一多，反复拟合多层贝叶斯模型——让学校保留自身差异，同时共享总体信息的模型——就会非常耗时。
Alhyari 等人提出一种面向多层高斯贝叶斯结构方程模型（SEM，用关联方程描述观测指标及其关系）的确定性近似：只完整拟合一次，再利用全数据的后验分布推算删去各群组后的预测分数，不需要重新拟合或抽取 Monte Carlo 样本。关键一步是用 Laplace 近似直接计算原本容易数值不稳定的“调和平均”期望；同时把群组协方差拆成组内、组间两部分，使相关计算成本不随群组人数增长。作者还称，同一次拟合可以为所有嵌套的候选结构评分。
这可能把昂贵的群组级模型筛选变成常规步骤。不过适用边界很明确：论文处理的是连续观测值、Gaussian 潜变量，并以近似计算换取免重拟合；效果验证来自作者的模拟及两个案例。