Posterior Predictive Check

定义 Definition

“Posterior predictive check”（后验预测检验）是贝叶斯统计中一种模型诊断方法：用已拟合模型的后验分布生成（模拟）新的数据，再把这些“预测数据”的特征与真实观测数据对比，以判断模型是否能合理复现数据结构、是否存在系统性偏差。（也常简称为 PPC。）

发音 Pronunciation (IPA)

/pɑːˈstɪəriər prɪˈdɪktɪv tʃek/

例句 Examples

We ran a posterior predictive check to see whether the model fits the data.
我们做了后验预测检验，看看模型是否拟合数据。

After fitting the Bayesian hierarchical model, the team performed a posterior predictive check by simulating replicated datasets and comparing the distribution of extreme values with the observed ones.
在拟合贝叶斯分层模型后，团队通过模拟重复数据集并将极端值的分布与观测结果比较，来进行后验预测检验。

词源 Etymology

该短语由三部分构成：posterior（后验的，来自拉丁语 posterior，意为“更后/之后”）、predictive（预测的，来自拉丁语 praedicere，意为“预先说出/预言”），以及 check（检验/核对，常见英语词）。合起来就是“用后验产生预测，再进行检验”的意思，体现了贝叶斯方法“用后验分布生成可检验的预测”的核心思路。

相关词 Related Words

• Bayesian
• Posterior
• Prior
• Likelihood
• Predictive
• Model Checking
• Goodness-Of-Fit
• Residual
• Simulation
• Cross-Validation

文学与经典教材中的用例 Literary Works

• Bayesian Data Analysis（Andrew Gelman 等）：系统介绍后验预测分布与 posterior predictive checks 的模型诊断思想。
• Statistical Rethinking（Richard McElreath）：以直观示例讲解用模拟数据做 posterior predictive check 的实践方法。
• Doing Bayesian Data Analysis（John K. Kruschke）：在贝叶斯建模流程中把 posterior predictive check 作为关键的模型检验步骤之一。