通过利用贝叶斯因子和交叉验测性能，研究人员可以对模型选 卡塔尔电话区号 择做出明智的决定。 使用贝叶斯统计的优势 贝叶斯统计是一种强大而灵活的统计推断和建模框架，其优势包括能够整合先验信息以及处理不确定性的稳健性。以下是一些优势： 结合先验知识或信念：贝叶斯统计的优势在于结合了关于被估计参数的先验知识或信念。特别是在有历史数据或专家意见的情况下，这允许以更灵活和直观的方式进行推断。 不确定性的量化：贝叶斯统计中的后验分布是量化与参数估计相关的不确定性的自然方法。
然后，从业者可以评估参数的所有可能值及其相关概率的可能性，而不仅仅是最有可能的值。 处理小样本量：贝叶斯方法在处理小样本量时提供了一种将先验知识与观察到的数据相结合的连贯方法。当频率论方法无法提供有意义的结果时，这种方法通常可以得出更稳定、更可靠的估计值。 模型构建的灵活性：贝叶斯统计能够适应各种建模技术，以适应复杂的数据结构和关系。分层模型在流行病学、生态学和金融等领域特别有用，因为它们可用于对不同层次参数之间的依赖关系进行建模。
