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J-GLOBAL ID：202002228504455663   整理番号：20A2148647

相関と部分相関のためのBayest検定【JST・京大機械翻訳】

Bayesian t-tests for correlations and partial correlations

著者 (4件)： Wang Min (Department of Management Science and Statistics, The University of Texas at San Antonio, San Antonio, TX, USA) ,  Chen Fang (Department of Mathematics and Statistics, Texas Tech University, Lubbock, TX, USA) ,  Lu Tao (Department of Mathematics and Statistics, Texas Tech University, Lubbock, TX, USA) ,  Dong Jianping (Department of Mathematical Sciences, Michigan Technological University, Houghton, MI, USA)
資料名： Journal of Applied Statistics  (Journal of Applied Statistics)
巻： 47  号： 10  ページ： 1820-1832  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5929A  ISSN： 0266-4763  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,相関または部分相関の存在のためのBayes因子ベース試験手順を開発した。提案したBayesテストは,Bayes因子が指定閾値より大きいとき,ヌル仮説を排除する確率を最大化するために,代替仮説のクラスを制限することによって得られる。それらが,関連する臨界値を持つ頻出者t統計に単純に依存し,従って,Excelにおけるスプレッドシートを用いて容易に計算でき,また,1つが頻出者相関試験を実行した後に,ただ1つのステップを追加することによって,容易に計算できる。さらに,Bayes試験のエビデンス閾値が頻繁パラダイムの有意性レベルによって決定されるならば,それらは頻繁なパラダイムと同一の決定を与えることができる。模擬および実データ例を通して提案した手順の性能を説明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *臨界定数
準シソーラス用語： Excel , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Bayes因子 ,  制限された最も強力なBayes試験 ,  統計的証拠 ,  t-テスト ,  Zellnerのg-prior

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相関 ,  部分相関 ,  検定