• 응용통계연구
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• 제7권2호
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• pp.263-268
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• 1994

베이스(Thomas Bayes)는 역사적인 1764년 논문에서 공 W의 위치 $\theta$에 대한 추론 문제를 생각한 바 있다. 이 때 그는 $\theta$에 대한 사전(prior) 분포로서 균일(uniform) 분포를 가정하였는데, 본 소고에서는 이 사전분포가 단순한 주관적 확률이 아닌 논리적 확률로 간주될 수 있음을 보일 것이다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.855-863
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• 2014

최근 계산 기술의 진보로 인하여, 베이지안 통계는 급속도로 확산되어 가고 있다. 그러나, 정보화 시대에 들어서면서 베이지안 통계를 비롯한 통계학은 새로운 문제들에 직면하게 되었다. 이 논문에서는 베이지안 통계의 역사를 간단히 살펴보고, 베이지안 통계의 현재의 영향력에 대해서 알아본다. 그리고 통계학의 미래와 통계학계가 직면한 도전과제들에 대하여 생각해 볼 것이다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권2호
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• pp.217-238
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• 2019

With the advent of so-called "default" Bayesian hypothesis tests, scientists in applied fields have gained access to a powerful and principled method for testing hypotheses. However, such default tests usually come with a compromise, requiring the analyst to accept a one-size-fits-all approach to hypothesis testing. Further, such tests may not have the flexibility to test problems the scientist really cares about. In this tutorial, I demonstrate a flexible approach to generalizing one specific default test (the JZS t-test) (Rouder et al., Psychonomic Bulletin & Review, 16, 225-237, 2009) that is becoming increasingly popular in the social and behavioral sciences. The approach uses two results, the Savage-Dickey density ratio (Dickey and Lientz, 1980) and the technique of encompassing priors (Klugkist et al., Statistica Neerlandica, 59, 57-69, 2005) in combination with MCMC sampling via an easy-to-use probabilistic modeling package for R called Greta. Through a comprehensive mathematical description of the techniques as well as illustrative examples, the reader is presented with a general, flexible workflow that can be extended to solve problems relevant to his or her own work.