베이지안 방법은 본질적으로 순차적입니까?

즉, 잦은 방법으로 순차적 분석 (수집 할 데이터의 양을 정확히 알지 못함)을 수행하려면 특별한주의가 필요합니다. p- 값이 충분히 작아 지거나 신뢰 구간이 충분히 짧아 질 때까지 데이터를 수집 할 수 없습니다.

그러나 베이지안 분석을 할 때 이것이 문제입니까? 신뢰할 수있는 간격이 충분히 작아 질 때까지 데이터 수집과 같은 작업을 자유롭게 수행 할 수 있습니까?

— 알렉
소스

다릅니다. 베이지안이든 잦은 사람이든 관계없이 일반적으로 문제가되지 않는 일정량의 정보가 나올 때까지 데이터를 수집하는 경우. 잦은 작동 특성 (예 : 신뢰할 수있는 간격에 대한 적용 확률, 유형 1 오류)에 관심이있는 경우 신뢰할 수있는 간격이 효과를 배제하지 않는 경우 여전히 중지하는 것이 문제입니다.

— Björn

@ Björn이 문맥에서 "일부 양의 정보"가 무엇을 의미하는지 설명 할 수 있습니까? 그리고 순차적 인 베이지안 테스트에서 일정한 유형 1 오류율을 얻지 못하더라도 여전히 "허용"됩니까? 베이지안 분석에서 일반적인 주장을 안전하게 할 수 있습니까? (즉, 모수의 확률 분포에 대한 진술)

— Alec

특정 양의 정보 = 예를 들어 Fisher 정보 (예 : 특정 수의 경우까지 생존 분석 용). 두 번째 질문 : 예, 샘플링 방식을 반영 할 가능성을 사용하는 경우 (예 : 더 많은 데이터 수집을 중단 한 경우 반영) 아니요, 올바른 가능성을 무시하는 경우 (예 : 표준 정규 가능성을 사용하십시오).

— Björn

아, 지금 본다. 그래서 문제는 내가 생각하는 것 같다. 중지 규칙은 미래의 관찰을 이전의 관찰에 조건부로 종속시킵니다.

— Alec

@Bjorn 당신은 그 함수 기능의 중지 규칙을 고려한 베이지안 분석에 대한 참조를 알고 있습니까?

— Alec

답변:

Rouder (2014)는 이것에 관한 훌륭한 논문 (심리학자를 위해 작성 됨)을 베이지안 관점에서 순차적 테스트 (소위 데이터 엿보기 )가 좋은 이유를 설명 합니다. (검색 할 경우 온라인으로 종이를 무료로 이용할 수 있습니다.)

쇼엔 브로트 (Schoenbrodt) 등. (프레스) 는 Bayes 요소와 함께 순차적 분석을 사용하여 데이터 수집을 중지 할시기를 결정하는 방법을 보여주는 훌륭한 분석을 제공합니다.

Bayesian 매개 변수 추정 절차에서 John Kruschke는 순차적 테스트 동안 여러 Bayesian 방법을 비교 하는 매우 유용한 블로그 게시물 을 보유하고 있습니다.

도움을 받으시기 바랍니다.

참고 문헌

제프리 N. 루어 (2014). 선택적 중지 : 베이지안에는 문제가 없습니다. 심리학 적 게시판 및 검토, 21, 301-308.

Schoenbrodt, FD, Wagenmakers, E.-J., Zehetleitner, M. 및 Perugini, M. (프레스). Bayes 요인을 사용한 순차적 가설 검정 : 평균 차이를 효율적으로 검정합니다. 심리적 방법.

— 짐그 레인지
소스

인용 만 제공하는 대신 논문을 요약 해 주시겠습니까?

— Tim

SPRT 는 순차적 인 잦은 방법의 좋은 예입니다.

반면, 베이지안 모델은 데이터의 희소성을 극복하기 이전에 있지만, 더 많은 데이터를 가질수록 사후 분포가 "좁아 질수록"온라인 시간 학습에 적합하지 않게됩니다.

— 유리 고렌
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