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बेयस फैक्टर

1939
  • Harold Jeffreys
Office workspace with statistical software showing Bayes factor calculations and hypothesis testing notes.

(यह छवि केवल उदाहरण के लिए बनाई गई है)

द बेयस कारक दो प्रतिस्पर्धी परिकल्पनाओं की सीमांत संभावनाओं का अनुपात है, जिनमें अक्सर एक शून्य परिकल्पना ([latex]M_1[/latex]) और एक वैकल्पिक परिकल्पना ([latex]M_2[/latex]) शामिल होती है। यह प्रेक्षित डेटा [latex]D[/latex] के आधार पर एक परिकल्पना के समर्थन को दूसरी परिकल्पना के समर्थन से अधिक मापता है। इसका सूत्र है [latex]K = frac{P(D|M_1)}{P(D|M_2)}[/latex]। K > 1 का मान यह दर्शाता है कि डेटा [latex]M_2[/latex] की तुलना में [latex]M_1[/latex] का पक्षधर है।

द बेयस factor is the Bayesian alternative to the frequentist p-value for hypothesis testing. Unlike a p-value, which only provides evidence against the null hypothesis, the Bayes factor can quantify evidence for the null, for the alternative, or indicate that the data is uninformative. The magnitude of the Bayes factor provides a continuous scale of evidence. For instance, a Bayes factor of 10 is often considered ‘strong’ evidence for one model over another, while a value between 1 and 3 is considered ‘anecdotal’ or ‘weak’ evidence.

The core component of the Bayes factor is the marginal likelihood, [latex]P(D|M) = \int P(D|\theta, M)P(\theta|M) d\theta[/latex]. This is the probability of the observed data averaged over the prior distribution of the parameters [latex]\theta[/latex] for a given model [latex]M[/latex]. This integral makes the Bayes factor sensitive to the choice of prior distributions, which is a point of contention and active research. It also makes it computationally challenging to calculate, often requiring numerical methods like एमसीएमसी या फिर बेयसियन सूचना मानदंड (बीआईसी) जैसी अनुमानित विधियाँ। इन चुनौतियों के बावजूद, प्रतिस्पर्धी परिकल्पनाओं के लिए साक्ष्यों का मूल्यांकन करने की इसकी क्षमता इसे वैज्ञानिक निष्कर्ष और मॉडल चयन के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बनाती है।

UNESCO Nomenclature: 1208
सांख्यिकी

Type

सार प्रणाली

व्यवधान

संतोषजनक

उपयोग

व्यापक उपयोग

शगुन

  • बायेसियन अनुमान
  • संभावना सिद्धांत
  • वैज्ञानिक साक्ष्य की प्रकृति पर दार्शनिक कार्य
  • परिकल्पना परीक्षण के लिए नेयमन-पियर्सन प्रमेयिका

आवेदन

  • Hypothesis testing in मनोविज्ञान, biology, and social sciences
  • मशीन लर्निंग और सांख्यिकी में मॉडल चयन
  • किसी बदलाव का वास्तविक प्रभाव पड़ता है या नहीं, यह निर्धारित करने के लिए ए/बी टेस्टिंग का उपयोग किया जाता है।
  • साक्ष्यों का मूल्यांकन करने के लिए फोरेंसिक विज्ञान
  • महत्वपूर्ण जीन संबंधों की पहचान के लिए जीनोमिक्स

पेटेंट:

NA

संभावित नवाचार विचार

  • स्वचालित वैज्ञानिक अनुसंधान प्लेटफॉर्म जो बेयस कारकों का उपयोग करके यह तय करते हैं कि कई प्रतिस्पर्धी सिद्धांतों में से कौन सा सिद्धांत नए डेटा द्वारा सबसे अच्छी तरह समर्थित है।
  • एक कानूनी साक्ष्य मूल्यांकन प्रणाली जो बेयस कारकों की गणना करके यह निर्धारित करती है कि साक्ष्य का एक टुकड़ा अभियोजन पक्ष बनाम बचाव पक्ष का कितनी मजबूती से समर्थन करता है।
  • A ‘model selection as a service’ cloud platform for data scientists
  • नैदानिक ​​परीक्षण software that uses Bayes factors for continuous monitoring and early stopping if strong evidence for or against a treatment emerges
  • एआई-संचालित पीयर रिव्यू सिस्टम जो प्रस्तुत पांडुलिपियों में साक्ष्य की मजबूती का आकलन करने के लिए बेयस कारकों का उपयोग करते हैं।
  • बेयस फैक्टर का उपयोग करके विशिष्ट उपयोगकर्ता वर्ग के लिए सर्वोत्तम विज्ञापन मॉडल का चयन करने वाले वैयक्तिकृत मार्केटिंग इंजन।
  • रोबोटिक अन्वेषक (जैसे, मंगल रोवर) जो बेयस कारकों का उपयोग करके यह तय करते हैं कि आगे किस भूवैज्ञानिक परिकल्पना की जांच करनी है।
  • वित्तीय विनियमन सॉफ्टवेयर जो बेयस कारकों का उपयोग करके यह पता लगाता है कि बाजार में हेरफेर का कौन सा मॉडल असामान्य व्यापार पैटर्न की सबसे अच्छी व्याख्या करता है।
  • स्मार्ट सिटी प्लानिंग टूल्स जो सबसे प्रभावी शहरी हस्तक्षेप (जैसे, नई बस लाइन बनाम साइकिल लेन) का चयन करने के लिए बेयस कारकों का उपयोग करते हैं।
  • साइबर सुरक्षा systems that use Bayes factors to decide if network traffic better fits a ‘benign’ or ‘attack’ model
संबंधित विषय: बेयस फैक्टर, परिकल्पना परीक्षण, मॉडल चयन, सीमांत संभावना, साक्ष्य, बायेसियन सांख्यिकी, हेरोल्ड जेफ्रीज़, पी-वैल्यू, सांख्यिकीय साक्ष्य, पूर्व वितरण।

ऐतिहासिक संदर्भ

बेयस फैक्टर

1925
1930
1931
1939
1940
1950
1950
1925
1928
1930
1936
1940
1943
1950
1950

(यदि तिथि अज्ञात है या प्रासंगिक नहीं है, उदाहरण के लिए "द्रव यांत्रिकी", तो इसके उल्लेखनीय उद्भव का एक अनुमानित आंकड़ा प्रदान किया गया है)

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