Diferenças entre edições de "Teste de Significância Genuinamente Bayesiano"
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| + | Assim, tal como na maioria dos trabalhos estatísticos, tem-se um parâmetro de interesse (teta) e um conjunto de observações que deve carregar informações sobre o parâmetro teta. Normalmente essas informações estão incluídas e descritas pela função de verosimilhança e pela distribuição a priori - aquela que descreve as incertezas sobre teta antes da obtenção da verosimilhança. A distribuição que engloba a informação ''a priori'', descrita pela distribuição ''a priori'', e a informação amostral, descrita pela verosimilhança, é denominada distribuição ''a posteriori''. | ||
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O FBST foi construído para o caso onde a hipótese nula é uma hipótese precisa (aquela que possui dimensão menor que o espaço paramétrico), embora possa ser usado para qualquer tipo de hipótese. | O FBST foi construído para o caso onde a hipótese nula é uma hipótese precisa (aquela que possui dimensão menor que o espaço paramétrico), embora possa ser usado para qualquer tipo de hipótese. | ||
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Edição atual desde as 03h36min de 14 de novembro de 2008
O Teste de Significância Genuinamente Bayesiano, ou FBST (Full Bayesian Significance Test) é baseado no cálculo de uma quantidade denominada evidência a favor da hipótese (valor e ou e-value). De fato, é uma alternativa genuinamente bayesiana ao índice conhecido como nível descritivo do teste (valor p ou p-value).
Assim, tal como na maioria dos trabalhos estatísticos, tem-se um parâmetro de interesse (teta) e um conjunto de observações que deve carregar informações sobre o parâmetro teta. Normalmente essas informações estão incluídas e descritas pela função de verosimilhança e pela distribuição a priori - aquela que descreve as incertezas sobre teta antes da obtenção da verosimilhança. A distribuição que engloba a informação a priori, descrita pela distribuição a priori, e a informação amostral, descrita pela verosimilhança, é denominada distribuição a posteriori.
O FBST foi construído para o caso onde a hipótese nula é uma hipótese precisa (aquela que possui dimensão menor que o espaço paramétrico), embora possa ser usado para qualquer tipo de hipótese.
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