論文の概要: How to Measure Evidence and Its Strength: Bayes Factors or Relative Belief Ratios?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08994v2
• Date: Tue, 27 Feb 2024 02:48:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 01:03:40.665071
• Title: How to Measure Evidence and Its Strength: Bayes Factors or Relative Belief Ratios?
• Title（参考訳）: 証拠とその強さ:ベイズ要因または相対的信念比?
• Authors: Luai Al-Labadi, Ayman Alzaatreh, Michael Evans
• Abstract要約: ベイズ因子と相対的信念比の両方が証拠の原理を満たす。 ここでは、ベイズ因子の現在よく使われている定義の妥当性について疑問がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5510852867012319
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Both the Bayes factor and the relative belief ratio satisfy the principle of evidence and so can be seen to be valid measures of statistical evidence. Certainly Bayes factors are regularly employed. The question then is: which of these measures of evidence is more appropriate? It is argued here that there are questions concerning the validity of a current commonly used definition of the Bayes factor based on a mixture prior and, when all is considered, the relative belief ratio has better properties as a measure of evidence. It is further shown that, when a natural restriction on the mixture prior is imposed, the Bayes factor equals the relative belief ratio obtained without using the mixture prior. Even with this restriction, this still leaves open the question of how the strength of evidence is to be measured. It is argued here that the current practice of using the size of the Bayes factor to measure strength is not correct and a solution to this issue is presented. Several general criticisms of these measures of evidence are also discussed and addressed.
• Abstract（参考訳）: ベイズ因子と相対的信念比の両方が証拠の原理を満たすので、統計的証拠の有効な尺度と見なすことができる。 ベイズ要因は定期的に採用されている。 問題は、これらの証拠のどれがより適切かということです。 ここでは、ベイズ因子の現在の一般的な定義の妥当性について、事前の混合に基づいて疑問があり、全てを考慮すると、相対的信念比は証拠の尺度としてより良い性質を持つ。 さらに, 混合先に対する自然制限が課されると, ベイズ係数は, 混合先を使わずに得られる相対的信念比と等しくなることを示した。 この制限にもかかわらず、証拠の強さがどのように測定されるのかという疑問が残る。 ここでは、ベイズ因子のサイズを用いて強度を測定するという現在の実践は正しくなく、この問題に対する解決策が提示されている。 これらの証拠に関する一般的な批判も議論され、取り扱われている。

関連論文リスト

• Detecting and Measuring Confounding Using Causal Mechanism Shifts [31.625339624279686]
  因果性は非現実的で実証不可能である。 既存の手法は、基礎となる因果生成過程について強いパラメトリックな仮定を行い、共起変数の識別可能性を保証する。 本稿では,コンファウンディングの検出と測定のための包括的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T13:44:22Z)
• Challenges and Considerations in the Evaluation of Bayesian Causal Discovery [49.0053848090947]
  因果発見の不確実性を表現することは、実験設計において重要な要素であり、より広く、安全で信頼性の高い因果決定のために重要である。 単一の推定因果グラフとモデルパラメータによる評価に依存する非ベイズ因果発見とは異なり、因果発見はその量の性質に起因する課題を提示する。 評価に最も適した指標についてのコンセンサスはない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T12:45:23Z)
• Uncertainty relations for quantum measurements from generalized equiangular tight frames [0.0]
  情報過剰測定は、量子情報処理において貴重なツールである。 互いに偏りのない基底を持つ$d+1$の存在は、素パワーである$d$に対して証明される。 ある種の制限が過度に不注意に保たれることは興味深い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T09:57:21Z)
• Longitudinal Counterfactuals: Constraints and Opportunities [59.11233767208572]
  本稿では,反ファクトの妥当性を評価・改善するために,縦断データを用いた手法を提案する。 本研究では, 縦差と反実差を比較する指標を開発し, 先行観測した変化と反実差の類似性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T20:17:08Z)
• Evidence-based certification of quantum dimensions [0.0]
  離散変数と連続変数の両方に対する一般的な次元認証プロトコルを導入する。 我々は、状態の有効次元を、後続確率が前よりも大きいような最小の次元とみなす。 スペクトル時間および偏光度測定による実験データを用いて、得られた有効次元に対してベイズ的可算誤差バーを正しく割り当てる方法について実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-03T06:28:13Z)
• Belief Revision from Probability [0.0]
  我々は、信念の質問相対的で確率的な説明を開発する。 検証した原理は、AGMのような信念修正の正統論の原則よりもはるかに弱いことを示す。 我々は、現在の枠組みは、ライトゲブとリンとケリーによって開発された信念のライバルの確率論的説明と好意的に比較して結論付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-11T07:11:30Z)
• Uncertain Evidence in Probabilistic Models and Stochastic Simulators [80.40110074847527]
  我々は、不確実性を伴う観測を伴う確率論的モデルにおいて、ベイズ的推論を行うという問題について考察する。 我々は、不確実な証拠をどう解釈するかを探求し、潜伏変数の推論に関連する適切な解釈の重要性を拡大する。 我々は、不確実な証拠を説明するための具体的なガイドラインを考案し、特に一貫性に関する新しい洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T20:32:59Z)
• Monotonicity and Double Descent in Uncertainty Estimation with Gaussian Processes [52.92110730286403]
  限界確率はクロスバリデーションの指標を思い起こさせるべきであり、どちらもより大きな入力次元で劣化すべきである、と一般的に信じられている。 我々は,ハイパーパラメータをチューニングすることにより,入力次元と単調に改善できることを証明した。 また、クロスバリデーションの指標は、二重降下の特徴である質的に異なる挙動を示すことも証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-14T08:09:33Z)
• Causal Expectation-Maximisation [70.45873402967297]
  ポリツリーグラフを特徴とするモデルにおいても因果推論はNPハードであることを示す。 我々は因果EMアルゴリズムを導入し、分類的表現変数のデータから潜伏変数の不確かさを再構築する。 我々は、反事実境界が構造方程式の知識なしにしばしば計算できるというトレンドのアイデアには、目立たずの制限があるように思える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T10:25:13Z)
• A Weaker Faithfulness Assumption based on Triple Interactions [89.59955143854556]
  より弱い仮定として, 2$-adjacency faithfulness を提案します。 より弱い仮定の下で適用可能な因果発見のための音方向規則を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-27T13:04:08Z)
• Witnessing Entanglement in Experiments with Correlated Noise [1.1246250197597698]
  そこで我々は,各状態が任意に相関する雑音を受けることのできる目撃実験を解析するための2つの手法を提案する。 第1の方法は拒絶実験であり、実験が分離可能な状態しか生成できないという仮説を否定することで絡み合いの生成を認証する。 第2の方法は推定実験であり、平均的な目撃者値に対する信頼区間を推定し、構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T19:23:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。