ベイズ因子
ベイズ因子（ベイズいんし、）は、ベイズ統計学において、伝統的統計学の仮説検定に代わる方法として用いられる数値である。
データベクトルx に基づいて2つの数学的モデル "M"1 と "M"2 のどちらかを選択する問題を考える。ここで、ベイズ因子 "K" は
で与えられる。この方法は尤度比検定あるいは最尤法に似ているが、尤度（モデルあるいは母数を定数とし、それを条件とする確率変数x の条件付き確率のこと）を最大化するのでなく、母数を確率変数とし、それに対して平均値をとってから最大化するところが違う。一般にモデルは母数ベクトル（複数の母数をベクトルとして扱う）によって規定される。これらを"M"1 に対して θ1 、 "M"2 に対して θ2 としよう。"K" は
で与えられる。この"K" の対数をとり、「データ x によって与えられる "M"2 を基準とした"M"1 の証拠の重み（weight of evidence）」と呼ぶこともある。単位はビット（2を底にした場合）など。
"K" &gt; 1 は、"M"1 の方が "M"2 よりも確からしいということをデータが示しているということであり、"K" &lt; 1となればちょうどその逆となる。それに対し、古典的な仮説検定は一方の仮説（またはモデル）に反する証拠しか考慮対象にしていない（つまり両仮説は不可逆である）という点が、大きく異なる。