最近看了一篇论文，其中要用到贝叶斯的posterior odds tatio检验，有点不太明白，希望哪个高手指教一下，谢谢！！现在把那篇论文相关文献摘录如下：
The  problems  of  interpreting  large  samples  may  be  avoided  by  casting  our
inferences  in  terms  of  a  real-world  decision  maker.  In  particular,  we  provide  a
Bayesian  interpretation  of  our  results  via  posterior  odds  ratios.  The  posterior
odds  ratio  simply  represents  the  ratio  of  the  probabilities  of  the  null  to  the
alternative  hypothesis  given  the  decision  maker’s  prior  beliefs  and  the  sample
information.  With  diffuse  prior  beliefs,  the  posterior  odds  ratios  correspond  to
standard  significance  levels  and  would  equal  about  0.053  at  the  0.05  level  and
0.0101  at  the  0.01  level.  In  presenting  our  results  we  use  two  weakly  informa-
tive  priors.  Both  cases  assume  that  the  null  hypothesis  of  no  tax  premium  is
true  with  probability  0.5. Our  prior  beliefs  about  the  alternative  hypotheses  are
represented  as  a 0.5  probability  that  (1)  the  mean  ex-day  SER  is between  -  1
and  + 1  with  uniform  probability,  and  (2)  the  mean  SER  is  distributed  as
normal  with  a  mean  of  zero  and  standard  deviation  of  0.316.‘“.”  Besides
reporting  these  posterior  odds  ratios,  we  also  report  standard  significance
levels.