ベイズ因子

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ベイズ因子

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/12/21 04:31 UTC 版)

統計学
ベイズ統計学
ベイズの定理
事後確率 = 尤度×事前確率÷証拠
背景
ベイズ推定 ベイズ確率 ベイズの定理 確率の解釈 根源的蓋然論 ベルンシュテイン＝フォン・ミーゼスの定理 ダッチブック論証 コックスの定理 クロムウェルの差止め規則 尤度原理 等確率の原理 最大エントロピー原理
モデル構築
共役事前分布 ベイズ線形回帰 階層ベイズモデル(ハイパーパラメータ・超事前分布) ベイジアンネットワーク 経験ベイズ法
近似手法
マルコフ連鎖モンテカルロ法 ラプラスの近似 変分ベイズ法 近似ベイズ計算 ネステッドサンプリング
推定量
許容決定規則 ベイズ推定量 信用区間 最大事後確率推定
モデル評価
ベイズ因子 シュワルツ情報量規準 事後予測分布
表 話 編 歴

ベイズ因子（ベイズいんし、英: Bayes 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。

データベクトルx に基づいて2つの数学的モデル M₁ と M₂ のどちらかを選択する問題を考える。ここで、ベイズ因子 K は

$K={\frac {p(x\mid M_{1})}{p(x\mid M_{2})}}$ カテゴリ