亚历山大·莱伊;工资制造者，埃里克·扬 围满假设的贝叶斯因子。 （英语） Zbl 1502.62035号 测试 31，第4期，1121-1142（2022）. 总结：贝叶斯因子点-满假设检验的一个长期反对意见是，点-满假说从一开始就被认为是错误的。我们通过一个模糊的“围满”假设来检验近似尖锐点满假设的结果，该假设被实例化为以兴趣点为中心的窄先验分布。然后，周全贝叶斯因子等于点全贝叶斯因子乘以校正项，校正项本身就是贝叶斯因数。对于中等样本量，校正项相对无关紧要；然而，对于大样本量，校正项变得有影响，导致周全贝叶斯因子不一致，并接近一个极限，该极限取决于在最大似然估计下评估的先验坐标的比率。我们刻画了周-全贝叶斯因子的渐近行为，并简要讨论了如何构建同样一致的周-全Bayes因子假设检验的建议。 MSC公司： 62F03型 参数假设检验 2015年1月62日 贝叶斯推断 62F05型 参数检验的渐近性质 关键词：一致性;周向修正系数;渐近抽样分布 软件：CRAN（起重机）;贝叶斯因子 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Ly}和\textit{E.-J.Wagenmakers}，测试31，编号4，1121--1142（2022；Zbl 1502.62035） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] 巴哈杜尔，RR；Bickel，PJ，《贝叶斯测试统计的优化特性》，Monogr-Ser，57，18-30（2009）·Zbl 1271.62041号 [2] Bakan，D.，《心理学研究中重要性的检验》，《心理公牛》，66，423-437（1966）·doi:10.1037/h0020412 [3] Balcetis，E。；邓宁（Dunning，D.），《一厢情愿的视觉：更想要的物体被视为更近的物体》，《心理科学》（Psychol Sci），2011年第21期，第147-152页·doi:10.1177/0956797609356283 [4] 巴亚里，MJ；JO伯杰；Forte，A。；García-Donato，G.，贝叶斯模型选择标准及其在变量选择中的应用，Ann Stat，401550-1577（2012）·Zbl 1257.62023号 ·doi:10.1214/12-AOS1013 [5] JO伯杰；Delampady，M.，《测试精确假设》，《统计科学》，2317-352（1987）·Zbl 0955.62545号 [6] Berkson，J.，卡方检验应用中遇到的一些解释困难，美国国家统计协会，33526-536（1938）·JFM 64.1205.01号文件 ·doi:10.1080/01621459.1938.10502329 [7] Chandramouli，上海；RM Shiffrin，《Gronau和Wagenmakers评论》，《计算大脑行为》，第2期，第12-21页（2019年）·doi:10.1007/s42113-018-0017-1 [8] Consonni，G。；Fouskakis，D。；Liseo，B。；Ntzoufras，I.，客观贝叶斯分析的先验分布，《贝叶斯Anal》，第13期，第627-679页（2018年）·Zbl 1407.62073号 ·doi:10.1214/18-BA1103 [9] Cornfield，J.，一些经典假设的贝叶斯检验及其在序贯临床试验中的应用，美国统计协会杂志，61577-594（1966） [10] Cornfield，J.，《贝叶斯展望及其应用》，生物统计学，25617-657（1969）·doi:10.2307/2528565 [11] Dawid，AP，《当前形势和潜在发展：一些个人观点：统计理论：优先方法（讨论）》，J R Stat Soc Ser A，147，278-292（1984）·Zbl 0557.62080号 ·doi:10.2307/2981683 [12] 阿联酋Dawid；DM Gabbay；Bandyopadhyay，PS；MR福斯特；Thagard，P。；伍兹，J.，《后验模型概率》，《科学哲学手册》，607-630（2011），北荷兰人：爱思唯尔，北荷兰人 [13] Dickey，JM，《近似后验分布》，美国统计学会杂志，71，680-689（1976）·Zbl 0343.62004号 ·doi:10.1080/01621459.1976.10481547 [14] 爱德华兹。；Lindman，H。；萨维奇，LJ，心理学研究的贝叶斯统计推断，《心理学评论》，70，193-242（1963）·Zbl 0173.2004号 ·doi:10.1037/h0044139 [15] 埃茨，A。；Wagenmakers，E-J，J.B.S.Haldane对贝叶斯因子假设检验的贡献，《统计科学》，32，313-329（2017）·兹比尔1381.62009 ·doi:10.1214/16-STS599 [16] 加利斯特尔，CR，《证明无效的重要性》，《心理学评论》，116439-453（2009）·doi:10.1037/0015251 [17] 乔治，EJ；McCulloch，RE，Gibbs抽样变量选择，美国统计协会，88，881-889（1993）·doi:10.1080/016214519993.10476353 [18] Good，IJ，多项式分布的贝叶斯显著性检验，J Roy Stat Soc Ser B（Methodol），29，399-431（1967）·Zbl 0162.21701号 [19] 格罗诺，卡塔尔金融机构；Ly，A。；Wagenmakers，E-J，《知情贝叶斯检验》，《美国统计》，第74期，第137-143页（2020年）·Zbl 07593668号 ·doi:10.1080/00031305.2018.1562983 [20] Grünwald P，de Heide R，Koolen W（2019）安全测试。arXiv预打印arXiv:1906.07801 [21] 亨德里克森，A。；德海德，R。；Grünwald，P.，《使用贝叶斯因子的可选停止：民俗结果的分类和扩展，以及对不变情况的应用》，《贝叶斯分析》，16，3，961-989（2021）·Zbl 07807548号 ·doi:10.1214/20-BA1234 [22] Isserlis，L.，关于任意数量变量的正态频率分布的任意阶乘积矩系数的公式，Biometrika，12，134-139（1918）·doi:10.1093/biomet/12.1-2.134 [23] Jeffreys，H.，《概率论处理的一些显著性检验》，《剑桥大学哲学学报》，第31期，第203-222页（1935年）·JFM 61.0575.01号 ·文件编号：10.1017/S030500410001330X [24] Jeffreys，H.，《进一步显著性测试》，《剑桥数学程序》，第32期，第416-445页（1936年）·JFM 62.0620.01型 ·doi:10.1017/S0305004100019125 [25] Jeffreys，H.，《科学方法、因果关系和现实》，Proc Aristot Soc，37，61-70（1937）·doi:10.1093/亚里士多德/37.1.61 [26] Jeffreys，H.，概率论（1939），牛津：牛津大学出版社，牛津·JFM 65.0546.04号 [27] Jeffreys，H.，《概率论》（1948），牛津：牛津大学出版社，牛津·Zbl 0030.16501号 [28] Jeffreys，H.，《概率论》（1961），牛津：牛津大学出版社，牛津·Zbl 0116.34904号 [29] Jeffreys，H.，《科学推断》（1973），剑桥：剑桥大学出版社，剑桥·JFM 63.1071.03标准 [30] Jeffreys，H.，《地球物理学中的概率论》，《数学应用研究所杂志》，第19期，第87-96页（1977年）·兹比尔0351.60002 ·doi:10.1093/imamat/19.1.87 [31] 约翰逊，VE；Rossell，D.，关于贝叶斯假设检验中非局部先验密度的使用，J R Stat Soc Ser B（Stat Methodol），72143-170（2010）·Zbl 1411.62019年 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2009.00730.x [32] Jones，左心室；Tukey，JW，《显著性检验的合理公式》，《心理方法》，第5期，第411-414页（2000年）·doi:10.1037/1082-989X.5.4.411 [33] 卡斯，RE；Raftery，AE，Bayes factors，J Am Stat Assoc，90，773-795（1995）·Zbl 0846.62028号 ·doi:10.1080/01621459.1995.10476572 [34] 卡斯，RE；Vaidyanathan，S.，《近似贝叶斯因子和正交参数，应用于测试两个二项式比例的相等性》，J R Stat Soc Ser B（Methodological），2129-144（1992）·Zbl 0777.62032号 [35] 卡斯，RE；蒂尔尼，L。；巴蒂斯特·卡丹；盖瑟，S。；霍奇斯，JS；出版社，SJ；Zellner，A.，《基于拉普拉斯方法、贝叶斯方法和统计计量经济学中的似然方法的后验扩张有效性：纪念乔治·A·巴纳德的论文》，473-488（1990），英国：爱思唯尔，英国·Zbl 0734.62034号 [36] Kruschke，JK；Liddell，TM，《贝叶斯新统计：从贝叶斯的角度进行假设检验、估计、元分析和功效分析》，《精神斗牛评论》，第25期，178-206页（2018年）·doi:10.3758/s13423-016-1221-4 [37] 拉普拉斯·P·S（1774/1986）事件原因概率回忆录。统计科学1:364-378·Zbl 0618.62002号 [38] Ly，A。；AJ Verhagen；Wagenmakers，E-J，《从哈罗德·杰弗里斯的角度评估检验假设的替代方法》，《数学心理学杂志》，72，43-55（2016）·Zbl 1357.62118号 ·doi:10.1016/j.jmp.2016.01.003 [39] Ly，A。；AJ Verhagen；Wagenmakers，E-J，Harold Jeffreys的默认贝叶斯因子假设测试：心理学中的解释、扩展和应用，《数学心理学杂志》，72，19-32（2016）·Zbl 1357.62117号 ·doi:10.1016/j.jmp.2015.06.004 [40] Ly，A。；马斯曼，M。；AJ Verhagen公司；格拉斯曼，RPPP；Wagenmakers，E-J，Fisher信息教程，《数学心理学杂志》，80，40-55（2017）·兹比尔1402.62318 ·doi:10.1016/j.jmp.2017.05.006 [41] Ly，A。；Komarlu Narendra Gupta，AR；艾茨，A。；马斯曼，M。；格罗诺，卡塔尔金融机构；Wagenmakers，E-J，《基于汇总统计和统计证据强度的贝叶斯再分析》，《高级方法实践心理科学》，1，3，367-374（2018）·doi:10.1177/2515245918779348 [42] Ly，A。；斯特凡。；van Doorn，J。；达布兰德，F。；范登伯格，D。；萨拉福格鲁，A。；库查尔斯克ỳ，Š.; 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