Справочная информация : у меня нет официальной подготовки по байесовской статистике (хотя я очень заинтересован в получении дополнительной информации), но я знаю достаточно - я думаю - чтобы понять суть, почему многие считают, что они предпочтительнее, чем статистика Frequentist. Даже магистранты в классе вводной статистики (по общественным наукам), который я преподаю, находят байесовский подход привлекательным: «Почему мы заинтересованы в вычислении вероятности данных, учитывая ноль? Почему мы не можем просто количественно оценить вероятность ? нулевая гипотеза или альтернативная гипотеза И я также читал темы , как эти , которые свидетельствуют о эмпирических преимуществ байесовской статистики, а Но потом я наткнулся на эту цитату на Бласко (2001; курсив добавлен).:
Если животновод не заинтересован в философских проблемах, связанных с индукцией, но в инструментах для решения проблем, то как байесовские, так и частые школы умозаключений хорошо известны, и нет необходимости обосновывать, почему предпочтение отдается той или иной школе. Ни у одного из них в настоящее время нет операционных трудностей, за исключением некоторых сложных случаев ... Выбор одной или другой школы должен быть связан с тем, есть ли в одной школе решения, которых не предлагает другая , с тем, насколько легко решаются проблемы. и насколько комфортно ученому чувствовать конкретный способ выражения результатов.
Вопрос : Цитата Бласко, кажется, предполагает, что могут быть случаи, когда подход с использованием частот часто предпочтительнее байесовского подхода. И поэтому мне любопытно: когда частый подход предпочтительнее байесовского? Мне интересны ответы, которые касаются вопроса как концептуально (т. Е. Когда знание вероятности данных, обусловленных нулевой гипотезой, особенно полезно?), Так и эмпирически (т. Е. При каких условиях методы Frequentist лучше, чем байесовские?).
Было бы также предпочтительнее, если бы ответы передавались как можно более доступными - было бы неплохо взять некоторые ответы обратно в мой класс, чтобы поделиться с моими учениками (хотя я понимаю, что требуется некоторый уровень технической подготовки).
Наконец, несмотря на то, что я являюсь постоянным пользователем статистики Frequentist, я на самом деле открыт для вероятности того, что Bayesian просто выиграет по всем направлениям.