Работы автора

Статья посвящена байесовскому моделированию простых сравнительных биномиальных экспериментов с двоичными наборами данных (формата «успех» и «неудача») в социологии и других социальных науках. Кратко рассмотрены основные методологические основы применения байесовского подхода в статистике: применение априорных установок в анализе, особенности байесовского статистического вывода, различия частотных и байесовских доверительных интервалов, особенности проверки гипотез в байесовской статистике. Построена байесовская модель сравнительного биномиального эксперимента, поддерживающая сравнение независимых и зависимых выборок биномиальных переменных, а также допускающая различия в размерах сравниваемых выборок. Возможности модели, а также принципы байесовской проверки гипотез были продемонстрированы на тестовых данных с применением современных свободных пакетов байесовского моделирования и анализа - PyMC и ArviZ. Использование указанных инструментов позволяет реализовывать прямые тензорные операции с получаемыми апостериорными распределениями, предоставляя исследователю результативный способ расчета размера эффекта при сравнении двух биномиальных выборок без необходимости прибегать к усложненным формам вычисления данного параметра. Показаны возможности и ограничения байесовского подхода в контексте сравнительного анализа результатов биномиальных экспериментов в социальных науках путем расчета вероятности гипотез посредством вычисления и сравнения площади интервалов апостериорных распределений