zamów STATA
czym jest analiza bayesowska?
czym jest analiza bayesowska?
Analiza bayesowska jest paradygmatem statystycznym, który odpowiada na pytania badawcze dotyczące nieznanych parametrów za pomocą twierdzeń prawdopodobieństwa.
na przykład, Jakie jest prawdopodobieństwo, że średni wzrost mężczyzny wynosi od 70 do 80 cali lub że średni wzrost kobiety wynosi od 60 do 70 cali? Jakie jest prawdopodobieństwo, że ludzie w danym państwie głosująpublikańczycy lub Demokraci?, Jakie jest prawdopodobieństwo, że osoba oskarżona o zbrodnię jest winna? Jakie jest prawdopodobieństwo, że leczenie A jest bardziej opłacalne niż leczenie B dla konkretnego dostawcy opieki zdrowotnej? Jakie jest prawdopodobieństwo, że ciśnienie krwi pacjenta spada, jeśli przepisano mu lek a? Jakie jest prawdopodobieństwo, że stosunek kursów wynosi od 0,3 do 0,5?Jakie jest prawdopodobieństwo, że na trzy z pięciu pytań quizowych uczniowie odpowiedzą poprawnie? Jakie jest prawdopodobieństwo, że dzieci z ADHD gorzej niż inne dzieci na standaryzowanym teście?,Jaka jest możliwość pozytywnego wpływu kształcenia na płace? Co to jest zdolność, że nadwyżki zwrotu z aktywów są dodatnie? I wiele innych.
takie twierdzenia probabilistyczne są naturalne dla analizy bayesowskiej ze względu na założenie, że wszystkie parametry są wielkościami losowymi. W analizie Bayesiananalizy parametr jest podsumowany przez cały rozkład wartości o jednej stałej wartości, tak jak w klasycznej analizie częstotliwościowej. Estymacja tego rozkładu, czyli tylnego rozkładu danego parametru, znajduje się w Centrum Analizy bayesowskiej.,
a posterior distribution obejmuje wcześniejszy rozkład o aparametrze i model prawdopodobieństwa dostarczający informacji o parametrze na podstawie obserwowanych danych. W zależności od wybranego modelu priordistribution i probability, rozkład tylny jest możliwy analitycznie lub przybliżony np. za pomocą jednej z metod łańcucha Monte Carlo (MCMC).,
wnioskowanie bayesowskie wykorzystuje rozkład tylny do tworzenia różnych podsumowań parametrów modelu, w tym oszacowań punktowych, takich jak środki tylne, mediany, percentyle i szacunki interwałów znane jako wiarygodne interwały.Ponadto wszystkie badania statystyczne dotyczące parametrów modelu mogą być wyrażone w oparciu o szacowany rozkład tylny.,
unikalne cechy analizy bayesowskiej obejmują zdolność do włączenia wcześniejszych informacji do analizy, intuicyjną interpretację wiarygodnych przedziałów jako stałych przedziałów, do których wiadomo, że aparat należy z prespecjalizowanym prawdopodobieństwem, oraz możliwość przypisania rzeczywistego prawdopodobieństwa dowolnej hipotezie zainteresowania.
aby dowiedzieć się więcej o analizie bayesowskiej, zobacz wstęp. Zobacz także szybki przegląd funkcji bayesowskich.