Добрый день!
Скажите, пожалуйста, кто-нибудь разбирается в проверки гипотез с помощью байесова подхода. Интересен случай как для одномерных, так и двумерных данных. Нужно срочно в этом разобраться. Желательно очная консультация. Возмездно. Москва.
Может, можете порекомендовать кого-то?
Заранее спасибо.

Проверка гипотез - это вообще-то не из словаря байезианцев. Байсовский подход предполагает, что Вы конструируете априорное (до опыта) распределения вероятностей, а затем, на основании полученных в эксперименте данных модифицируете значения этого распределения. Использование одного числа, как принято во фреквентистской статистике в байесовской статистике не принято (ибо исходное - априорное - значение вероятности субъективно, поэтому указывают распределение вероятностей). Сам принцип достаточно прост (использование теоремы Байеса на всем диапазоне значений априорного распределения вероятностей). Если хотите разобраться, найдите программу WinBUGs и почитайте ее подсказку. Книжек по байсовской статистике достаточно много (английских), но не уверен, что их можно быстро достать в Москве.

На русском кое что есть:
"Математическая СТАТИСТИКА в клинических исследованиях" В.И. Сергиенко, И.Б. Бондарева. Москва ГЕРТАР-Медиа 2006, глава 3 называется - Некоторые вопросы, связанные с применением байесовского подхода к анализу клинических данных (264-279с.).

Не подскажите, а где это программу найти можно?
UPD: уже нашла.
Вопрос о консультации все равно не снимается, с объяснениями быстрее пойму, нежели сама. Времени, увы, мало на самостоятельное чтение.

Сделать нужно типа этого?

Но статья - это вообще-то не совсем то. Это использование теоремы Байеса в диагностике. На эту тему написаны тома и тут никакие гипотезы не тестируются. Байесовская статистика о которой я писал выше - это другое, хоть и использование той же теоремы Байеса, но для модификации значений, аналогичных р-оценке. Если Irinagold имеет в виду нечто, аналогичное тому, что в статье, то надо аккуратнее относится к терминологии (использование теоремы Байеса в диагностике - это теория принятия решений (прямое продолжение теории вероятностей), а байсовская статистика - статистика). Кстати, в статье нет обычного для теории принятия решений проверки устойчивости полученных правил.

Мои предпочтения - на стороне математических моделей. Но все же оценка вероятностей выглядит заманчиво.
А как вы считаете, расчет и оценка RR и OR, чувствительности и специфичности диагностических тестов является следствием из теоремы Байеса.

Да в моем случае, речь шла именно о модификации значений, аналогичных р-оценки.

Если хотите, напишите подробнее о Вашей задаче, если не хотите публично озвучивать, можете в личку. Большой помощи не обещаю, но кой-какие идеи может и подкину.