Syyskuu 2005 (UTC)

Yksi Bayesin tilastojen hienoista puolista on se, että asioita voi tehdä suoraan eikä epäsuorasti, kuten frekvenssistisessä tilastossa. Esimerkiksi frequentistisessa tilastotieteessä hypoteesiin ei voi liittää todennäköisyyttä, joten ei voida puhua hypoteesin todennäköisyydestä aineiston perusteella. Sen sijaan sinun on pelleiltävä datan todennäköisyyden kanssa hypoteesin suhteen, mikä ei oikeastaan ole sitä, mitä haluat. Bayesilainen hypoteesitestaus on siis periaatteessa hyvin yksinkertaista (vaikka summat voivat olla käytännössä vaikeita). Hypoteesiin liitetään ennakkotodennäköisyys, se kerrotaan todennäköisyydellä ja jaetaan todisteiden todennäköisyydellä sen normalisoimiseksi. Tarkoitin sitä, että nollan ja yhden todennäköisyydet ovat huonoja valintoja ennakkotodennäköisyyksiksi. (En sano, että Bayesin tilastotieteessä olisi yleisesti ottaen ongelmia nollan ja ykkösen kanssa todennäköisyyksinä, vaan ainoastaan silloin, kun niitä käytetään prioreina). Mainintasi lineaarisista malleista ja niin edelleen viittaa siihen, että ajattelet bayesiläisiä parametrien estimointimenetelmiä, kun taas minä ajattelin bayesiläistä hypoteesien testausta. 15:28, 20