ScholarGate
Asistents
Hypothesis testClassical statistics

Bejesa hī kvadrāta tests

Bejesa hī kvadrāta tests novērtē neatkarību vai atbilstību frekvenču tabulās, izmantojot Bejesa faktorus, nevis klasiskās p-vērtības. Tas kvantificē pierādījumus par vai pret saistību starp kategoriskiem mainīgajiem, atjauninot iepriekšējos uzskatus ar novērotajiem skaitļiem un sniedzot koeficientu, kas līdzīgs izredzēm un atšķir "pierādījumu trūkumu" no "pierādījumiem par efekta neesamību".

Pielietot ar StatMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Avoti

  1. Good, I. J. (1967). A Bayesian significance test for multinomial distributions. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 29(3), 399–418. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1967.tb00705.x
  2. Jamil, T., Ly, A., Morey, R. D., Love, J., Marsman, M., & Wagenmakers, E.-J. (2017). Default 'Gunel and Dickey' Bayes factors for contingency tables. Behavior Research Methods, 49(2), 638–652. DOI: 10.3758/s13428-016-0739-8

Kā citēt šo lapu

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Chi-Square Test of Independence. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/statistics/bayesian-chi-square-test

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Uz to atsaucas

ScholarGateBayesian chi-square test (Bayesian Chi-Square Test of Independence). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/statistics/bayesian-chi-square-test · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026