Hypothesis testClassical statistics

Байесовский t-критерий для независимых выборок

Байесовский t-критерий для независимых выборок количественно оценивает доказательства в пользу или против различия средних значений между двумя независимыми группами, используя фактор Байеса, а не p-значение. Основанный на вероятностной концепции Джеффриса и популяризированный Rouder et al. (2009), он накладывает распределение Коши в качестве априорного на стандартизированный размер эффекта и выдает непрерывные доказательства как для нулевой, так и для альтернативной гипотез.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  1. Rouder, J. N., Speckman, P. L., Sun, D., Morey, R. D., & Iverson, G. (2009). Bayesian t tests for accepting and rejecting the null hypothesis. Psychonomic Bulletin & Review, 16(2), 225–237. DOI: 10.3758/PBR.16.2.225
  2. Jeffreys, H. (1961). Theory of Probability (3rd ed.). Oxford University Press. ISBN: 978-0198503682

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Independent Samples t-test. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-independent-samples-t-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

Упоминается в

ScholarGateBayesian Independent Samples t-test (Bayesian Independent Samples t-test). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-independent-samples-t-test · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026