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BFpack: R科学理论的柔性贝叶斯因子检验

2021年11月

发表在:

统计软件学报，100(18), 1 - 63。https://doi.org/10.18637/jss.v100.i18

由:尤里斯穆德，唐纳德•威廉姆斯，鑫谷，安德鲁Tomarken，Florian Boing-Messing，安东Olsson-Collentine，Marlyne Meijerink-Bosman，Janosch Menke，罗比·Aert，让·保罗·福克斯，赫伯特Hoijtink，伊夫Rosseel，Eric-Jan Wagenmakers，卡斯帕·Lissa


摘要

在社会和行为科学以及相关领域，贝叶斯因子的假设检验方法已经有了相当大的发展。这种发展是由于贝叶斯因子在同时测试多个假设时的灵活性，以及测试复杂假设的能力对兴趣参数进行平等和有序的约束，并将结果的可解释性作为支持相互竞争的科学理论的数据提供的证据的权重。然而，贝叶斯假设检验的可用软件工具仍然有限。在本文中，我们提出了一个新的R包称为BFpack，它包含了许多常见检验问题的贝叶斯因子假设检验函数。该软件包括以下新工具:(i)贝叶斯探索性检验(例如，零vs正vs负影响)，(ii)贝叶斯验证性检验(具有等式和/或顺序约束的竞争性假设)，(iii)常见统计分析，如线性回归、广义线性模型、(co)方差(多元)分析、相关分析和随机拦截模型，(iv)使用默认先验，和(v)同时允许数据包含随机缺失的缺失观察。

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本文发表于NWEA之外。全文可以在上面的链接中找到。

主题:测量及扩展

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