Bayes istatistikleri

IBM® SPSS® Statistics , aşağıdaki Bayes istatistikleri için destek sağlar.

Bir adet Örnek ve Çift Örnek T Sınamaları
Bayesian One Sample Inference yordamı, arka dağılımları karakterize ederek Bayesian çıkarımını bir numune ve iki örnek eşleştirilmiş t-testi üzerinde yapmak için seçenekler sağlar. Normal bir veriye sahip olduğunuzda, normal bir posterior elde etmeden önce normal bir veriyi kullanabilirsiniz.
Binom Oranı testleri
Bayesian One Sample Inference: Binomial yordamı, Binomial dağılımında Bayesian one-sample çıkarımını yürütmek için seçenekler sağlar. İlgi parametresi, başarı veya başarısızlığa yol açabilecek sabit sayıda denemede başarı olasılığını belirten π 'dir. Her denemenin birbirinden bağımsız olduğunu ve olasılık π 'nin her denemede aynı kalacağını unutmayın. Bir binom rastgele değişken, bağımsız Bernoulli denemelerinin sabit sayısının toplamı olarak görülebilir.
Poisson Dağıtım Analizi
Bayesian One Sample Inference: Poisson yordamı, Poisson dağıtımında Bayesian one-sample çıkarımının yürütülmesi için seçenekler sağlar. Poisson dağılımı, nadir olaylar için kullanışlı bir modeldir, küçük zaman aralıkları içinde, bir olayın gerçekleşme olasılığının bekleme süresinin uzunluğuyla orantılı olduğunu varsayar. Gama dağılım ailesinden önceki bir eşlenik, Poisson dağılımında Bayes istatistiksel çıkarım çizilirken kullanılır.
İlgili Örnekler
Bayes ile ilgili örnek çıkarım tasarımı, eşleştirilmiş örneklerin işlenmesi açısından Bayesian tek örnekli çıkarım ile oldukça benzerdir. Değişken adlarını çiftler halinde belirtebilir ve ortalama farkta Bayes çözümlemesini çalıştırabilirsiniz.
Bağımsız Örnekler T-testleri
Bayes bağımsız örnek çıkarım yordamı, iki ilgisiz grup tanımlamak için bir grup değişkeni kullanma ve iki grup ortalamasının farklılığına ilişkin Bayes çıkarım yapma seçenekleri sağlar. Farklı yaklaşımlar kullanarak Bayes faktörlerini tahmin edebilir ve ayrıca varyansların bilindiğini veya bilinmediğini varsayarak istenen arka dağılımı karakterize edebilirsiniz.
İlinti İlintisi (Pearson)
Pearson korelasyon katsayısı ile ilgili Bayes çıkarımı, iki değişkenli normal dağılımın ardından iki ölçek değişkeni arasındaki doğrusal ilişkiyi ölçer. Korelasyon katsayısına ilişkin geleneksel istatistiksel çıkarım geniş bir şekilde tartışıldı ve uygulaması uzun süredir IBM SPSS Statistics' de sunulmuştur. Pearson korelasyon katsayısı ile ilgili Bayes çıkarım tasarımı, Bayes faktörlerini tahmin ederek ve arka dağılımları karakterize ederek Bayes çıkarım çizmenizi sağlar.
Doğrusal Regresyon
Doğrusal Regresyon hakkında Bayes çıkarımı, nicel modellemede yaygın olarak kullanılan bir istatistiksel yöntemdir. Doğrusal regresyon, araştırmacıların bir ölçek sonucunun değerlerini açıklamak veya tahmin etmek için çeşitli değişkenlerin değerlerini kullandığı temel ve standart bir yaklaşımdır. Bayes tek değişkenli doğrusal regresyon, Bayes çıkarım bağlamında istatistiksel analizin yapıldığı Doğrusal Regresyona bir yaklaşımdır.
Tek Yönlü ANOVA
Bayesian Tek Yönlü ANOVA yordamı, tek bir faktör (bağımsız) değişkeni ile nicel bağımlı değişken için tek yönlü bir varyans analizi üretir. Varyans analizi, çeşitli araçların eşit olduğu hipotezini test etmek için kullanılır. SPSS Statistics , Bayes faktörlerini, eşlenik sabıkası ve bilgilendirici olmayan sabıkası destekler.
Günlük-Doğrusal Regresyon Modelleri
İki faktörün bağımsızlığının test edilmesine yönelik tasarım, bir beklenmedik durum tablosunun inşası için iki kategorik değişken gerektirir ve Bayesci çıkarım satır sütunu ilişkilendirmesinde yapar. Farklı modeller varsayarak Bayes faktörlerini tahmin edebilir ve etkileşim terimleri için eşzamanlı güvenilir aralık simülasyonu yaparak istenen arka dağılımı karakterize edebilirsiniz.
Tek Yönlü Yinelenen Ölçümler ANOVA
Bayes Tek Yönlü Tekrarlanan Ölçüler ANOVA prosedürü, her farklı zaman noktası veya koşulunda aynı öznenin bir faktörünü ölçer ve deneklerin seviyeler içinde geçmesine izin verir. Her deneğin her zaman noktası veya koşulu için tek bir gözlemi olduğu varsayılır (bu nedenle, özne-tedavi etkileşimi hesaba katılmaz).