贝叶斯估计法

贝叶斯估计法（Bayesian estimation method）

统计推理方法的一种。运用贝叶斯定理作出推断和结论。英国学者贝叶斯19世纪提出。贝叶斯定理：\(P_{(H_1/D)}=P_{(H_1)} \frac{P_{(D/H_1)}}{P_{(D)}}\)。式中\(P_{(H_1)}\)是假设\(H_1\)为真的先验概率，\(P_{(H_1/D)}\)是\(H_1\)为真的后验概率，\(P_{(D/H_1)}/P_{(D)}\)为或然比。与传统统计学的最大差异在于正式把先验慨率引入统计程序。在心理学研究中，可充分利用研究者有关课题的知识，对各种假设确定先验概率。