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.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.