贝叶斯因子尤其适用于小样本或数据分布复杂的场景。例如在心理学或医学研究中,样本量可能受限,传统t检验的p值易受样本波动影响,而贝叶斯因子通过引入先验信息,能更稳定地整合已有知识,降低对极端数据的敏感性。此外,它还支持非参数模型和复杂实验设计(如分层模型或纵向数据),适用范围更广。三、...
＝1是贝叶斯因子天然的分割。同时，贝叶斯因子存在不决定区间(indecision region)，不作二分（拒绝或不拒...
而当使用贝叶斯因子对零假设和备择假设进行评估时，两个假设的地位是相等的，即并不需要像传统的“零”假设那样首先假设零假设为真。在贝叶斯因子的框架下，H0与H1只是两个研究者所关心的假设。通过观测数据结合先验信息，贝叶斯因子能够得出两个假设受到数据支持的相对证据。这意味着贝叶斯因子既可以判定“备择”假设...
本期将重点关注贝叶斯因子(Bayes factor)的应用。 在过去25年中,贝叶斯因子在假设检验和模型选择中的使用受到了越来越多的关注。本篇文章将聚焦贝叶斯因子在心理学研究中的应用,围绕六个方面进行讨论,包括:零假设(null hypothesis)、区间假设(interval hypothesis)、信息性假设(informative hypothesis)的贝叶斯估计,以及...
🧐 贝叶斯因子:模型选择的秘密武器! 贝叶斯因子,这个听起来有点复杂的名字,其实是你理解模型选择的重要工具。简单来说,它就是用来比较不同模型对数据的支持程度的。想象一下,你有两个模型,一个叫M1,一个叫M2,你想知道哪个模型更靠谱?这时候,贝叶斯因子就派上用场了! 🔍 贝叶斯因子的定义 贝叶斯因子是通过计...
贝叶斯因子（Bayes Factor）是贝叶斯统计中用来比较不同统计模型或假设之间相对证据的量度。以下是关于贝叶斯因子的详细解释：1. 定义与用途 定义：贝叶斯因子是用于衡量在给定观测数据的情况下，一个模型相对于另一个模型的相对概率的量度。用途：主要用于模型选择，即在多个可能的模型中选择一个最能描述数据...
现在我们来计算贝叶斯因子BF,即: BF1=P(D1,H1)/P(D1,H2) =0.6/0.2 =3 BF2=P(D2,H1)/P(D2,H2) =0.8/0.3 =2.67 现在我们可以根据贝叶斯因子来比较两组数据对不同假设的支持程度。如果BF大于1,表示数据更可能发生在H1下,相对支持H1;如果BF小于1,表示数据更可能发生在H2下,相对支持H2 ...
所以,条件概率可以理解成式子:后验概率 = 先验概率 x 调整因子。这就是贝叶斯推断的含义。先预估一个"先验概率",然后加入实验结果,看这个实验到底是增强还是削弱了"先验概率",由此得到更接近事实的"后验概率"。 而分类问题的目标是,根据给定特征得出类别。代入到贝叶斯公式中就是: ...
Bayes factor（贝叶斯因子）被用来描述一个理论优于另一个理论的相对确证性（the relative evidence for one theory over another）(Dienes, 2014)，采用数学符号表示即 bayes_1 其中，x为观测到的数据，H0和H1分别为两种理论或模型，p(x|Hi)表示Hi成立时，观测到x的概率，即x数据底层模型满足Hi的概率。实际上p...
贝叶斯因子(Bayes Factor, BF)是贝叶斯统计中的一个重要概念,用于比较两个或多个假设模型在给定数据下的相对优劣。它提供了一种量化不同模型之间证据强度的方法,从而帮助研究者做出更明智的统计决策。 二、贝叶斯因子的意义 量化证据: 贝叶斯因子通过计算后验概率的比值来量化数据支持某一假设相对于另一假设的程度。具...