跨研究的贝叶斯证据合成
探讨如何通过贝叶斯证据合成评估理论在不同研究中的支持度。
这篇讲了什么
- 贝叶斯因子的累积
- 意味着什么或有什么局限
中文摘要
本文探讨了通过贝叶斯证据合成评估理论在不同研究中的支持度的方法。在每个研究中,理论预测了一组参数的顺序约束。通过累积各研究的贝叶斯因子,得到产品贝叶斯因子,其分子表示理论在不同背景下都成立的联合预测假设。然而,贝叶斯因子是相对证据度量,因此该方法仅提供了理论在不同研究中一致性的间接证据。
研究信息
- 期刊 / 来源
- PsyArXiv 预印本
- 发表日期
- 2026-11-11
- 文献库
- psyarxiv
英文原文摘要全文
Bayesian evidence synthesis (BES) is a method for evaluating the empirical support for a common theory across multiple studies. In each study, the theory predicts a set of order constraints on the parameters of interest. Evidence is aggregated by multiplying the Bayes factors of the individual studies, yielding the product Bayes factor (PBF). The numerator of the PBF corresponds to the joint predicted hypothesis that the theory holds across different contexts, implying that the predicted order constraints are correct in each study. Since the Bayes factor is a relative measure of evidence, inte
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