Mostrar código-fonte de Teste de Significância Genuinamente Bayesiano

O Teste de Significância Genuinamente Bayesiano, ou FBST ''(Full Bayesian Significance Test)'' é baseado no cálculo de uma quantidade denominada evidência a favor da hipótese ([[valor e]] ou e-value). De fato, é uma alternativa genuinamente bayesiana ao índice conhecido como nível descritivo do teste ([[valor p]] ou p-value).

Assim, tal como na maioria dos trabalhos estatísticos, tem-se um parâmetro de interesse (teta) e um conjunto de observações que deve carregar informações sobre o parâmetro teta. Normalmente essas informações estão incluídas e descritas pela função de verosimilhança e pela distribuição a priori - aquela que descreve as incertezas sobre teta antes da obtenção da verosimilhança. A distribuição que engloba a informação ''a priori'', descrita pela distribuição ''a priori'', e a informação amostral, descrita pela verosimilhança, é denominada distribuição ''a posteriori''.

O FBST foi construído para o caso onde a hipótese nula é uma hipótese precisa (aquela que possui dimensão menor que o espaço paramétrico), embora possa ser usado para qualquer tipo de hipótese.

=={{Veja também}}==
* [[Inferência bayesiana]]

=={{Ligações externas}}==
* {{link|en|2=http://www.mdpi.org/entropy/papers/e1040099.pdf|3=Artigo da Entropy que introduz o FBST}}


{{Wikipedia|FBST}}

[[Categoria:Estatística]]