Hypothesis testClassical statistics
베이지안 다변량 분산 분석 (Bayesian MANOVA)
베이지안 다변량 분산 분석(Bayesian MANOVA)은 고전적인 MANOVA 프레임워크를 확장하여 귀무가설 유의성 검정을 베이지안 추론으로 대체합니다. 이는 다변량 그룹 평균과 공분산 구조에 대한 사전 분포를 사용하고, 데이터를 사용하여 이를 업데이트하여 사후 분포를 생성하며, p-값 대신 베이즈 요인(Bayes factor)을 통해 증거를 정량화합니다.
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출처
- Olkin, I., & Rubin, H. (1964). Multivariate beta distributions and independence properties of the Wishart distribution. The Annals of Mathematical Statistics, 35(1), 261–269. DOI: 10.1214/aoms/1177703748 ↗
- Rouder, J. N., Morey, R. D., Speckman, P. L., & Province, J. M. (2012). Default Bayes factors for ANOVA designs. Journal of Mathematical Psychology, 56(5), 356–374. DOI: 10.1016/j.jmp.2012.08.001 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Multivariate Analysis of Variance. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/bayesian-manova
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