Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Байєсівський t-критерій× | Байєсівська регресія× | |
|---|---|---|
| Галузь | Баєсові методи | Баєсові методи |
| Родина | Bayesian methods | Bayesian methods |
| Рік появи≠ | 2009 | — |
| Автор методу≠ | Rouder, Speckman, Sun, Morey & Iverson | — |
| Тип≠ | Bayesian hypothesis test | Bayesian linear model |
| Основоположне джерело≠ | 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 ↗ | Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). CRC Press. ISBN: 978-1439840955 |
| Інші назви | bayesian two-sample t-test, bayes factor t-test, Bayesçi t-Testi | bayesian linear regression, probabilistic regression, bayesian regresyon |
| Пов'язані≠ | 5 | 2 |
| Підсумок≠ | The Bayesian t-test, formalised by Rouder and colleagues in 2009, is a two-group comparison method that works within a Bayesian framework. Instead of a p-value, it produces a Bayes Factor (BF₁₀) that quantifies the evidence the data provide for the alternative hypothesis relative to the null, and it reports the full posterior distribution of the standardised effect size δ with a highest-density interval. | Bayesian regression is a probabilistic version of linear regression that treats the model parameters as uncertain quantities. Instead of returning a single best-fit estimate, it combines prior knowledge with the observed data to produce a full posterior probability distribution for each parameter, from which credible intervals and predictions are read off. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|