Bestil STATA
Hvad er Bayesian analyse?
Hvad er Bayesian analyse?
Bayesian analysis er et statistisk paradigme, der besvarer forskningsspørgsmål om ukendte parametre ved hjælp af sandsynlighedserklæringer.
for eksempel, Hvad er sandsynligheden for, at den gennemsnitlige mandlige højde er mellem70 og 80 inches, eller at den gennemsnitlige kvindelige højde er mellem 60 og 70inches? Hvad er sandsynligheden for, at folk i en bestemt stat vælgerpublikansk eller stemme demokratisk?, Hvad er sandsynligheden for, at en person anklaget foren forbrydelse er skyldig? Hvad er sandsynligheden for, at behandling A er mere kostbareffektiv end behandling b for en bestemt sundhedsudbyder? Hvad ersandsynligheden for, at en patients blodtryk falder, hvis han eller hun er ordineretlægemiddel a? Hvad er sandsynligheden for, at oddsforholdet er mellem 0,3 og 0,5?Hvad er sandsynligheden for, at tre ud af fem quui ?spørgsmål vil blive svaretkorrekt af studerende? Hvad er sandsynligheden for, at børnmed ADHD underpresterer i forhold til andre børn på en standardiseret test?,Hvad er detsandsynligheden for, at der er en positiv effekt af skolegang på lønnen? Hvad er sandsynligheden for, at merafkast på et aktiv er positivt? Og mange flere.
sådanne probabilistiske udsagn er naturlige for Bayesian analyse på grund af den underliggende antagelse om, at alle parametre er tilfældige mængder. I Bayesiananalyse opsummeres en parameter ved en hel fordeling af værdier i stedet for en fast værdi som i klassisk frekvensanalyse. Estimering af denne fordeling, en posterior fordeling af en parameter afinteresse, er kernen i Bayesian analyse.,
en posterior distribution omfatter en tidligere distribution om aparameter og en sandsynlighedsmodel, der giver information om theparameter baseret på observerede data. Afhængigt af den valgte priordistribution og sandsynligheden model, posterior fordelingen er eitheravailable analytisk eller tilnærmes ved, for eksempel, en af theMarkov chain Monte Carlo (MCMC) metoder.,Bayesian inferens bruger den bageste fordeling til at danne forskellige summariesfor modelparametrene, herunder punktestimater såsom posterior midler, medianer, percentiler og interval estimater kendt som troværdige intervaller.Desuden kan alle statistiske tests om modelparametre udtrykkes somsandsynlighed udsagn baseret på den estimerede bageste fordeling.,
Unikke funktioner af Bayesian analysisinclude en evne til at indarbejde forudgående information i analysen, anintuitive fortolkning af troværdige intervaller som faste intervaller, som aparameter er kendt for at tilhøre med en på forhånd sandsynlighed, og en abilityto tildele en faktiske sandsynlighed for, at enhver hypotese er af interesse.
for at lære mere om Bayesian analysis, se intro. Se også en hurtig oversigt over Bayesian funktioner.