Wann war ein Bayes'scher Ansatz entscheidend für die Lösung einer Theorie, Hypothese oder eines Problems?


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Kürzlich wurde eine Frage auf einem Listenserver veröffentlicht, den ich abonniere (vielleicht zynisch?), Wenn ein Bayes'scher Ansatz entscheidend für die "Erledigung der Aufgabe" bei der Beantwortung von Fragen im Bereich der Ökologie war. Ich frage mich im Allgemeinen, wann ein Bayes'scher Ansatz für den Fortschritt in einem bestimmten Bereich wesentlich war.

In der Ökologie scheinen Bayes'sche Methoden am häufigsten in angewandten Situationen mit großen, komplizierten Datensätzen verwendet zu werden. Daher würde mich besonders die Situation interessieren, die sich auf wichtige oder klassische Theorien oder Hypothesen in einem Bereich bezieht.

In der Ökologie scheinen beispielsweise Bayes'sche Methoden die einzige Möglichkeit zu sein, komplexe hierarchische Modelle anzupassen und genaue Schätzungen von Dingen wie der Größe einer Tierpopulation oder der Überlebensrate eines Individuums in einer Population von Lebewesen zu erhalten. Ich kenne keine Fälle, in denen Fortschritte bei der Verbrennung theoretischer Fragen erzielt wurden, weil ein Bayes'scher Ansatz verwendet wurde. Dies könnte jedoch daran liegen, dass die ökologische Theorie häufig mit reduktionistischen Experimenten in einem ANOVA-ähnlichen Rahmen behandelt wird, in dem p-Werte die historisch bewertete Währung sind .


Verwenden Sie Occams Rasiermesser? Wie rechtfertigen Sie Occams Rasiermesser ohne einen Bayes'schen Ansatz?
Douglas Zare

Ich denke, es geht mir nicht um die grundlegende Debatte zwischen Bayesian und Frequentist und darum, ob wir alle Bayesianer sind, ob wir es zugeben oder nicht. Ich interessiere mich für Fälle von Bayes'schen Analysen, Modellen, Ansätzen usw., die kritische Erkenntnisse lieferten, die mit einem frequentistischen Ansatz unmöglich oder unwahrscheinlich zu erzielen waren.
N Brouwer

Antworten:


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Bei der Untersuchung von Medizinprodukten zur Zulassung zur Verwendung für bestimmte Indikationen hat die US-amerikanische Lebensmittel- und Arzneimittelbehörde seit mindestens einem Jahrzehnt die Verwendung von Bayes'schen Methoden in klinischen Phase-III-Studien gefördert, damit frühere Informationen über das Gerät zusammen mit der Studie aufgenommen werden können Daten.


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Es wurde eine Reihe von Veröffentlichungen über die Verwendung von Bayes'schen Methoden zur Schätzung diagnostischer Testparameter (falsch positiv, falsch negativ, ...) verfasst. Die Bayes'sche Methode wird oft bevorzugt, da es oft mehr Parameter als Beobachtungen gibt. Im Gegensatz zu anderen üblichen Situationen ist es nahezu unmöglich, die Anzahl der Beobachtungen zu erhöhen.

Der folgende Artikel gibt einen schönen Überblick über das Problem:

Eine Anwendung eines Bayes'schen Ansatzes bei diagnostischen Testproblemen ohne Goldstandard


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Als Antwort auf meine eigene Frage wurde gerade in der Zeitschrift Ecology ein Artikel mit dem Titel "Dichteschätzung in Tigerpopulationen: Kombination von Informationen für starke Schlussfolgerungen" von Gopalaswamy et al. Veröffentlicht. Sie verwendeten ein Bayes'sches Modell, das Informationen aus Tigerstudien mit verschiedenen Methoden kombinierte, um die Genauigkeit ihrer Schätzung der Dichte des Naturschutzgebiets der Tiger zu verbessern. Allein die beiden getrennten Studien zeigten, dass es ~ 12 +/- 1,95 Tiger / 100 km2 (posteriorer Mittelwert +/- SD) oder 6,7 +/- 2,37 Tiger / 100 km2 gab. Das kombinierte Bayes'sche Modell lieferte eine Schätzung von 8,5 +/- 1,95 Tigern / 100 km2.

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