Giá trị p Bayes là gì?

Tôi đang tìm kiếm một câu trả lời sẽ làm hài lòng một người đọc hiểu các giá trị p thường xuyên nhưng chỉ hiểu được sự thô sơ của các cách tiếp cận Bayes đối với thống kê.

Hiện tại các tìm kiếm google không tiết lộ định nghĩa trên trang Wikipedia hoặc bất kỳ tài nguyên thường được chấp nhận nào khác.

Câu hỏi này có vẻ liên quan nhưng thực sự không phải vì nó đã xảy ra rằng người dùng không thực sự tính toán giá trị p của Bayes. Tuy nhiên, câu trả lời được chấp nhận liên kết đến bài báo Gelman này để giải thích về giá trị p của Bayes là gì.

Nếu tôi hiểu chính xác, thì giá trị p của Bayes là so sánh một số liệu được tính từ dữ liệu quan sát của bạn với cùng một số liệu được tính từ dữ liệu mô phỏng của bạn (được tạo với các tham số được rút ra từ phân phối sau).

Theo cách nói của Gelmans : "Từ bối cảnh Bayes, giá trị p sau là xác suất, dựa trên dữ liệu, rằng một quan sát trong tương lai là cực đoan hơn (được đo bằng một số biến kiểm tra) so với dữ liệu"

Ví dụ: số lượng số không được tạo từ mô hình dựa trên poisson có thể là số liệu thống kê hoặc số liệu thống kê như vậy và bạn có thể tính được có bao nhiêu bộ dữ liệu mô phỏng của bạn có phần không lớn hơn số liệu bạn thực sự quan sát được trong dữ liệu thực của mình. Giá trị này càng gần 0,5, các giá trị được tính toán từ dữ liệu mô phỏng của bạn phân phối xung quanh quan sát thực tế càng tốt.