Estatísticas bayesianas

IBM® SPSS® Statistics fornece suporte para as estatísticas bayesianas a seguir:

Testes T de uma amostra e de amostra pareada: O procedimento de Inferência de uma amostra bayesiana fornece opções para executar a inferência bayesiana em testes t com pares de uma amostra e de duas amostras, caracterizando distribuições posteriores. Quando os dados são normais, é possível usar um anterior normal para obter um posterior normal.

Testes de proporção binomial: A inferência bayesiana de uma amostra: o procedimento binômio que fornece opções para a execução da inferência bayesiana de uma amostra na distribuição binomial. O parâmetro de interesse é π, que denota a probabilidade de sucesso em um número fixo de avaliações que podem levar ao sucesso ou à falha. Observe que as avaliações são independentes entre si e a probabilidade permanece a mesma em cada avaliação. Uma variável aleatória binômia pode ser vista como a soma de um número fixo de avaliações de Bernoulli independentes.

Análise de distribuição de Poisson: A inferência bayesiana de uma amostra: O procedimento de Poisson fornece opções para executar a inferência bayesiana de uma amostra na distribuição de Poisson. A distribuição de Poisson, que é um modelo útil para eventos raros, supõem que, dentro de intervalos de tempo curtos, a probabilidade de ocorrência de um evento é proporcional ao período de tempo de espera. Um conjugado anterior da família de distribuição Gama é usado ao desenhar a inferência estatística bayesiana na distribuição de Poisson.

Amostras relacionadas: O design de inferência de amostra bayesiana relacionado é bastante semelhante à inferência bayesiana de uma amostra em termos de tratamento de amostras emparelhadas. É possível especificar os nomes das variáveis em pares e executar a análise bayesiana na diferença média.

Testes T de amostras independentes: O procedimento de inferência de amostra independente bayesiana fornece opções para utilizar uma variável de grupo para definir dois grupos não relacionados e executa a Inferência bayesiana na diferença das médias dos dois grupos. É possível estimar os fatores bayesianos utilizando abordagens diferentes e também caracterizar a distribuição posterior desejada assumindo que as variações são conhecidas ou desconhecidas.

Correlação entre pares (Pearson): A inferência bayesiana sobre o coeficiente de correlação de Pearson mede a relação linear entre duas variáveis de escala, seguindo em conjunto uma distribuição normal bivariada. A inferência estatísticas convencional sobre o coeficiente de correlação foi amplamente discutida e sua prática é oferecida há muito tempo no IBM SPSS Statistics. O design da inferência bayesiana sobre o coeficiente de correlação de Pearson permite desenhar a inferência bayesiana estimando fatores de Bayes e caracterizando as distribuições posteriores.

Regressão Linear: A inferência bayesiana sobre regressão linear é um método estatístico amplamente utilizado na modelagem quantitativa. A regressão linear é uma abordagem básica e padrão, na qual os pesquisadores usam os valores de diversas variáveis para explicar ou prever valores de um resultado de escala. A regressão linear bayesiana univariada é uma abordagem da regressão linear na qual a análise estatística é executada no contexto da inferência bayesiana.

ANOVA de um fator: O procedimento bayesiano ANOVA de um fator produz uma análise de variância para um fator de uma variável dependente quantitativa por uma variável de fator único (independente). A análise de variância é utilizada para testar a hipótese de que várias médias são iguais. O SPSS Statistics suporta fatores de Bayes, anteriores conjugados e anteriores não informativos.

Modelos de regressão log-linear: O projeto para testar a independência de dois fatores requer duas variáveis categóricas para a construção de uma tabela de contingência e faz a inferência bayesiana na associação entre linha e coluna. É possível estimar os fatores bayesianos assumindo diferentes modelos e caracterizar a distribuição posterior desejada simulando o intervalo crível simultâneo para os termos de interação.
ANOVA de medidas repetidas unidirecionais: O procedimento ANOVA de medidas repetidas de um fator bayesiana mede um fator do mesmo assunto a cada momento ou condição distinta e permite que os assuntos sejam cruzados dentro dos níveis. Assume-se que cada assunto tenha uma única observação para cada momento ou condição (dessa forma, a interação de assunto-tratamento não é contabilizada).