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।




