Байесовский анализ таблиц сопряженности
Байесовский анализ таблиц сопряженности проверяет, связаны ли две категориальные переменные, вычисляя байесовский фактор, который количественно оценивает свидетельство в пользу модели ассоциации по сравнению с моделью независимости. В отличие от классического хи-квадрат тестирования, он предоставляет непрерывную меру свидетельства, напрямую поддерживает нулевую гипотезу и естественно обновляется с учетом априорных знаний о вероятностях ячеек.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Gunel, E., & Dickey, J. (1974). Bayes factors for independence in contingency tables. Biometrika, 61(3), 545–557. DOI: 10.1093/biomet/61.3.545 ↗
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Contingency Table Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-cross-tabulation-analysis
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.
- Байесовский хи-квадрат тестСтатистика↔ compare
- Байесовский t-критерий для независимых выборокСтатистика↔ compare
- Хи-квадрат тест независимостиСтатистика↔ compare
- Анализ таблиц сопряженностиСтатистика↔ compare
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →