«bayes-factors» 태그된 질문

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가능성 비율 대 Bayes Factor
주어진 현상에 대한 객관적인 증거를 표현하기위한 가능성 비율의 사용에 관해서는 오히려 복음 주의적입니다. 그러나 최근 베이 즈 요인이 베이지안 방법의 맥락에서 유사한 기능을 수행한다는 사실을 알게되었습니다 (즉, 주관적인 사전은 주관적인 베이 즈 요인과 결합되어 객관적으로 업데이트 된 주관적 신념 상태를 산출 함). 저는 우도 비율과 베이 즈 요인의 계산적 및 …

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베이 즈 계수와 p- 값에 사용 된 컷오프가 왜 그렇게 다른가?
Bayes Factor (BF)를 이해하려고합니다. 나는 그것들이 2 가설의 우도 비와 같다고 생각합니다. 따라서 BF가 5이면 H1이 H0보다 5 배 더 높습니다. 3-10의 값은 중간 정도의 증거를 나타내고> 10은 강한 증거를 나타냅니다. 그러나 P- 값의 경우 일반적으로 0.05가 컷오프로 간주됩니다. 이 P 값에서, H1 / HO 가능성 비율은 약 95/5 또는 …

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베이 즈 요소 업데이트
베이지안 계수는 iid 샘플 과 각 샘플링 밀도 및 주어진 경우 두 가지 한계 확률의 비율에 따라 가설 및 베이지안 모델 선택의 베이지안 테스트에서 정의됩니다. 및 와 함께 두 모델을 비교하기위한 베이 즈 계수는 책 나는 현재 검토하고 그 이상한 문이 베이 즈 요인 위(x1,…,xn)(x1,…,xn)(x_1,\ldots,x_n)f1(x|θ)f1(x|θ)f_1(x|\theta)f2(x|η)f2(x|η)f_2(x|\eta)π1π1\pi_1π2π2\pi_2B12(x1,…,xn)=defm1(x1,…,xn)m2(x1,…,xn)=def∫∏ni=1f1(xi|θ)π1(dθ)∫∏ni=1f2(xi|η)π2(dη)B12(x1,…,xn)=defm1(x1,…,xn)m2(x1,…,xn)=def∫∏i=1nf1(xi|θ)π1(dθ)∫∏i=1nf2(xi|η)π2(dη)\mathfrak{B}_{12}(x_1,\ldots,x_n)\stackrel{\text{def}}{=}\frac{m_1(x_1,\ldots,x_n)}{m_2(x_1,\ldots,x_n)}\stackrel{\text{def}}{=}\frac{\int \prod_{i=1}^n f_1(x_i|\theta)\pi_1(\text{d}\theta)}{\int \prod_{i=1}^n f_2(x_i|\eta)\pi_2(\text{d}\eta)}B12(x1,…,xn)B12(x1,…,xn)\mathfrak{B}_{12}(x_1,\ldots,x_n) 는 …
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