後方予測テストの期待される振る舞いとその予期せぬ解釈

要約 シーケンスまたは形質進化のモデルと経験的データの間の適合が不十分であることは、バイアスを引き起こし、進化のパターンやプロセスに関する虚偽の結論に至ることが知られています。ベイジアン後方予測は、そのような適合不良のケースを検出するための柔軟で直感的なアプローチです。しかし、進化モデルにおける後方予測テストの期待される振る舞いは、適切な解釈のために重要であるにもかかわらず、これまでキャラクタイズされていません。ここでは、後方予測P値の期待される分布は一般的に一様ではないことを示します。これは、仮説検定に使用される頻度主義P値とは対照的です。極端な後方予測P値は、通常認識される以上に適合不良の証拠を提供することがしばしばあります。後方予測は、モデルがデータにフィットしているため、非常に好意的な状況下でモデルの適合性を評価します。このことは、期待される分布が中間値の周りに集中することが多いことにつながります。ただし、P値の非一様な期待分布は、これらのテストの適用に問題を提起するものではなく、後方予測P値は、フィットしたモデルが観察データから計算されたテスト統計の値と同じくらい極端な値を持つデータセットを予測する後方確率として解釈されることができます。