贝叶斯统计中什么是test quantities
时间: 2024-02-26 11:54:08 浏览: 9
在贝叶斯统计中,test quantities(测试量)指的是对模型参数或预测的感兴趣的量进行的任何计算。测试量可以是一个参数的点估计,也可以是一个参数的区间估计,还可以是对模型的某些预测的估计。测试量可以用来评估模型的性能和对数据的拟合程度,以及对不同假设之间的比较进行决策。测试量的计算通常涉及对后验分布进行采样或对分布的解析计算,因此在贝叶斯统计中,测试量通常与后验分布和贝叶斯因子(Bayes Factor)等概率量密切相关。
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贝叶斯统计中什么是test quantities,他的p-value 越大说明什么,是说明预测模型越好还是越不好
在贝叶斯统计中,通常不会使用p-value来进行假设检验,而是使用Bayes Factor来比较不同假设的相对支持程度。p-value是频率学派统计学的概念,它表示在零假设下观察到与样本数据一样或更极端的结果的概率。p-value越大,表示观察到的数据越符合零假设,也就是越有可能是随机产生的结果,而不是真实效应的体现。因此,p-value越大并不代表预测模型越好,反而可能说明预测模型越不好。在贝叶斯统计中,我们通常使用Bayes Factor来比较不同假设的相对支持程度,而Bayes Factor的值越大,表示支持这个假设的证据越强,因此越可能是正确的假设,也就越有可能是好的预测模型。