【24h】

Bayesian (mean) most powerful tests

机译:贝叶斯(平均)最强大的测试

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摘要

A fundamental theorem in hypothesis testing is the Neyman-Pearson (N-P) lemma, which creates the most powerful test of simple hypotheses. In this article, we establish Bayesian framework of hypothesis testing, and extend the Neyman-Pearson lemma to create the Bayesian most powerful test of general hypotheses, thus providing optimality theory to determine thresholds of Bayes factors. Unlike conventional Bayes tests, the proposed Bayesian test is able to control the type I error.
机译:假设检验的一个基本定理是内曼-皮尔逊(N-P)引理,该引理创建了最简单的假设检验。在本文中,我们建立了假设检验的贝叶斯框架,并扩展了Neyman-Pearson引理,以创建一般假设的贝叶斯最有力检验,从而为确定贝叶斯因子阈值提供了最优性理论。与常规贝叶斯测试不同,建议的贝叶斯测试能够控制I型错误。

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