factor)は、ベイズ統計学において、伝統的統計学の仮説検定に代わる方法として用いられる数値である。どちらかを選択する問題を考える。{p(x|M_{1})}{p(x|M_{2})}}}で与えられる。条件付き確率のこと)を最大化するのでなく、母数を確率変数とし、それに対して平均値をとってから最大化するところが違う。一般にモデルは母数ベクトル(複数の母数をベクトルとして扱う)によって規定される。_{2}}}}で与えられる。evidence)」と呼ぶこともある。単位はビット(2を底にした場合)など。1となればちょうどその逆となる。それに対し、古典的な仮説検定は一方の仮説(またはモデル)に反する証拠しか考慮対象にしていない(つまり両仮説は不可逆である)という点が、大きく異なる。例[編集]成功か失敗かどちらかの結果になる確率変数を考えよう。200標本を抽出し、そのうち成功が115、失敗が85だとする。M1を支持するものの、「ほとんど意味がない」程度である。古典的な尤度比検定を考えてみよう。支持されることになる。信頼水準5%で棄却される」(115は100から2標準偏差以上離れている)というさらに顕著な結果が得られる。複雑で厳密なモデルであるといえる。ここにベイズ因子の価値がある。再現性[編集]詳細は「再現性の危機」を参照2017年6月に72人の著名な研究者が、新たな発見をしたと主張する際の証拠の統計的基準の低さが再現性の危機の一因になっているとする論文を発表した。新発見の統計的有意性を評価するために、科学者が好んで用いるP値の閾値は0.05から0.005に引き下げるべきであると、統計学の大家たちは主張する。Argamonは「実験する方法が多数ある限り、どんなに小さいP値の閾値を用いてもその中に一つの実験方法が偶然に有意になる可能性が極めて高い」と新しい方法論的な基準を求める。実際小さいP値の閾値を用いたらお蔵入り問題がより著しくなり、多数の論文が出版できなくなる。その結果、多くの学者たちはP値の使用を停止し、代わりにベイズ因子を多用するようになった[1]。(日時は個人設定で未設定ならばUTC)。表示-継承ライセンスの下で利用可能です。追加の条件が適用される場合があります。詳細は利用規約を参照してください。Cookieに関する声明モバイルビュ。