Lower Bounds on Bayes Factors for Multinomial Distributions, with Application to Chi-Squared Tests of Fit
多项分布贝叶斯因子的下界及其在卡方拟合检验中的应用AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用假设检验中的证据度量，未明确关联任何所列经济学细分方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
多项分布贝叶斯因子的下界及其在卡方拟合检验中的应用
- 研究问题
- 多项分布点零假设检验中，支持零假设的贝叶斯因子能够得到什么下界，这些下界与通常使用的 P 值有何差异？
- 方法与思路
- 作者推导多项分布点零假设下的贝叶斯因子下界，再将其用于精确与渐近卡方检验情形，比较相应证据表述。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所得下界通常显著大于 P 值，并据此质疑将中等偏小的 P 值惯常解释为反对零假设的显著证据。
- 阅读关注点
- 应核对下界对应的先验类别与备择范围、精确和渐近结论的条件，以及贝叶斯因子与 P 值比较应如何解释。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，无法确定下界的适用先验与数值范围；贝叶斯因子和 P 值也不能直接视为同一种概率。
原文摘要
Lower bounds on Bayes factors in favor of the null hypothesis in multinomial tests of point null hypotheses are developed. These are then applied to derive lower bounds on Bayes factors in both exact and asymptotic chi-squared testing situations. The general conclusion is that the lower bounds tend to be substantially larger than $P$-values, raising serious questions concerning the routine use of moderately small $P$-values (e.g., 0.05) to represent significant evidence against the null hypothesis.