Autor des Abschnitts: Danielle J. Navarro and David R. Foxcroft

Zusammenfassung

In der ersten Hälfte dieses Kapitels ging es hauptsächlich um die theoretischen Grundlagen der Bayesschen Statistik. Ich führte in die Mathematik ein, wie die Bayessche Inferenz funktioniert (Abschnitt Probabilistisches Schlussfolgern durch rationale Akteure), und gab einen sehr grundlegenden Überblick darüber, wie Bayessche Hypothesentests normalerweise durchgeführt werden. Schließlich widmete ich einen Teil meiner Ausführungen der Frage, warum es sich lohnt, Bayessche Methoden anzuwenden (Abschnitt Warum Bayesianer sein?). Im letzten Anschnitt habe ich einen Zusammenfassung als ein praktisches Beispiel der Anwendung Bayesscher Methoden durchgeführt.

If you are interested in learning more about the Bayesian approach, there are many good books you could look into. John Kruschke’s (2015) book Doing Bayesian Data Analysis is a pretty good place to start and is a nice mix of theory and practice. His approach is a little different to the “Bayes factor” approach that I have discussed here, so you will not be covering the same ground. If you are a cognitive psychologist, you might want to check out Michael Lee and Eric-Jan Wagenmakers’ (2014) book Bayesian Cognitive Modeling. I picked these two because I think they are especially useful for people in my discipline, but there is a lot of good books out there, so look around!