Is the Tail Area Useful as an Approximate Bayes Factor?
尾部概率能否近似贝叶斯因子？AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论一般假设检验中尾部概率与贝叶斯证据的关系，未提供所列领域的具体模型依据。
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尾部概率能否近似贝叶斯因子？
- 研究问题
- 针对嵌套的精确假设，传统尾部概率能否近似贝叶斯因子，将显著性事件作为数据又会丢失什么信息？
- 方法与思路
- 作者建立尾部概率与显著性事件贝叶斯因子的关系，并将后者表达为完整数据贝叶斯因子的加权平均。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章推广 Lindley 统计悖论，给出双侧临界显著性水平的新贝叶斯解释；例子与讨论倾向否定题名问题。
- 阅读关注点
- 应核对先验与嵌套假设的设置、相关不等式的适用范围、加权平均的权重，以及正态抽样比较的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未提供不等式和先验细节，不能把否定意见推广到所有模型或推断刊本变化。
原文摘要
Inequalities are given relating the tail area for a nested sharp hypothesis to the Bayes factor based on the event of “significance” considered as data. This Bayes factor based on an insufficient statistic is, in turn, expressed as a weighted average of full-data Bayes factors. Lindley's “statistical paradox” is generalized and other comparisons made in the normal sampling context. A new Bayesian interpretation is given for the traditional two-tailed critical level. An example and the discussion suggest a negative answer to the question in the title.