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我院王玉娟老师参加2017年度前沿方法系列研讨班之“贝叶斯统计方法在管理学研究中的应用”
时间:2017-06-21

2017617日到18日,我院王玉娟老师参加了由中山大学管理学院举办的2017年度前沿方法系列研讨班之“贝叶斯统计方法在管理学研究中的应用”。这次研讨班有493位来自全国各地的学者和博士生报名参加。近年来,随着统计理论和方法的进展,作为对常见的Null Hypothesis Significance Testing弱点的一种纠正,贝叶斯统计方法已经在自然科学和社会科学领域得到广泛的应用,管理学者也逐渐开始使用和推广贝叶斯统计方法。本次前沿方法研讨班依然由来自佛罗里达大学Warrington商学院的汪默教授和亚利桑那州立大学W.P.Carey商学院的张震教授主讲。

617日,汪默教授首先对贝叶斯统计方法做了概要性的介绍,指出贝叶斯统计方法与传统的假设检验(Null Hypothesis Significance Testing,简称NHST)相比,优势在于贝叶斯方法是以可获得的信息为积累,不断利用信息去改进检验结果,逼近正确结论。其关键在于要确定待估参数的先验概率(prior),再结合当下的样本信息(likelihood)去推断待估参数的后验概率(posterior,而这正是贝叶斯统计方法的规则和核心。汪默教授用抛硬币的案例阐释了贝叶斯规则(BayesRule)。接着,就贝叶斯规则中如何定prior、如何用马尔科夫链的蒙特卡洛方法(Markov Chain Monte Carlo,简称MCMC)仿真数据的概率,并用R软件示范操作。

618日,张震教授对17日的贝叶斯统计方法做了简略的回顾,并用“检察官的谬误”案例来分析基于FrequentistBayesian的两种统计检验逻辑的差异。随后,用Mplus软件演示如何操作方差分析、统计检验力与样本量的确定、回归分析、模型比较、结构方程模型以及中介效应,主要关注Mplus语句写作和数据结果的解读。最后,张震教授还为研讨班学员推荐了进一步学习贝叶斯统计方法的阅读材料。

本次前沿方法研讨班所推广的贝叶斯统计方法是一种不断利用和积累统计数据信息改进检验结果的有效方法,有助于管理学者结合自己的研究课题改进研究方法和结论,做出结论更具稳健性的好研究。

 

 

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