Bayesian Model Testing Research
Bayesian model testing research is a quantitative design in which competing theoretical models or hypotheses are evaluated by comparing their marginal likelihoods given observed data. The central tool is the Bayes factor — a ratio that quantifies how much more likely the data are under one model than under another. Unlike null-hypothesis significance testing, Bayesian model testing yields direct evidence for or against specific hypotheses, incorporates prior knowledge, and can support a null hypothesis rather than merely failing to reject it.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- Kass, R. E., & Raftery, A. E. (1995). Bayes factors. Journal of the American Statistical Association, 90(430), 773–795. · DOI 10.1080/01621459.1995.10476572
- Jeffreys, H. (1961). Theory of Probability (3rd ed.). Oxford University Press. · ISBN 978-0198503682
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.