Bayes Factors for Mixed Models: a Discussion
Bayes Factors for Mixed Models: a Discussion
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混合模型的贝叶斯因子：讨论
DOI：
10.1007/s42113-022-00160-3
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kellen, David
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
van Doorn, Johnny;Haaf, Julia M.;Stefan, Angelika M.;Wagenmakers, Eric-Jan;Cox, Gregory Edward;Davis-Stober, Clintin P.;Heathcote, Andrew;Heck, Daniel W.;Kalish, Michael;Kellen, David
Van Doorn等人。概述了在对混合效应模型进行贝叶斯模型比较时出现的各种问题。七篇回应文章就混合模型比较的首选设置、先前发行版本的最适当规范以及默认建议的可取性提供了自己的观点。本文提出了一种圆桌讨论，旨在澄清悬而未决的问题，探索共同点，并概述任何希望进行贝叶斯混合效应模型比较的研究人员的实际考虑因素。
van Doorn et al. outlined various questions that arise when conducting Bayesian model comparison for mixed effects models. Seven response articles offered their own perspective on the preferred setup for mixed model comparison, on the most appropriate specification of prior distributions, and on the desirability of default recommendations. This article presents a round-table discussion that aims to clarify outstanding issues, explore common ground, and outline practical considerations for any researcher wishing to conduct a Bayesian mixed effects model comparison.
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