像评估不同学校的教学模型：如果某所学校只有一名学生，把这名学生拿掉，学校自身的规律也几乎随之消失。层级模型——同时估计各小组与总体规律的模型——也有这个难题。常用的 PSIS-LOO 会近似模拟“每次拿掉一条数据再评估”，但小组太小、随机效应又主要由本组数据决定时，近似权重会变得极端，结果可能不可信。
Aidan D Bindoff 的研究把这种失灵变成了可计算的预警。它利用“部分汇聚”程度——小组估计被总体平均拉回多少——以及结构杠杆，判断哪些留一折最危险；在线性高斯模型里，预警甚至可简化到小组规模，因此看数据前就能画出风险分布。论文随后采用 Rao–Blackwell 化：先把容易惹麻烦的小组随机效应积分掉，只对其余参数做重要性抽样，从源头减少极端权重。作者称这一实现为 RB-LOO，并为常见响应类型给出解析计算或一维数值积分。随机效应边缘化并非新方法；论文的增量主要是把预警、现成计算形式和分级处置组合起来。原文抓取缺失关键效果数字，因此这里不复述其精度与耗时比较。