Os fatores de Bayes indicam o quão bem um determinado modelo é suportado. Diga que estou executando um experimento controlado e tenho dois modelos: o modelo nulo e o modelo alternativo.
Se eu tiver um alto fator Bayes, posso argumentar que o tratamento é eficaz e propor a mudança?
Respostas:
Essa é uma pergunta excelente e profunda.
Embora os livros tradicionais (como os meus ) tendam a promover fatores de Bayes como equivalentes às probabilidades posteriores das hipóteses nulas e alternativas ou de dois modelos em comparação, formalmente correto, conforme detalhado no trecho a seguir da minha escolha bayesiana , agora tenho a pensar que o fator Bayes em si não deve ser usado para a tomada de decisões, mas como uma medida de evidência relativa de um modelo em relação ao outro. Por exemplo, usandoBπ01( x ) = 1 como a linha divisória entre nulo e alternativo (ou entre o modelo ae modelo b) não me parece uma escolha natural. Além disso, não acho que a perda de 0-1 defendida por Neyman e Pearson e mais tarde adotada por quase todo mundo faça muito sentido e dê apoio à interpretação decisória do fator Bayes.
[ The Bayesian Choice , 2007, Seção 5.2.2, página 227]
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