Quais são os valores p Bayesianos?

Estou procurando uma resposta que satisfaça um leitor que entende valores-p freqüentistas, mas que apenas entende os rudimentos das abordagens bayesianas da estatística.

Atualmente, as pesquisas no Google não revelam uma definição em uma página da Wikipedia ou em qualquer outro recurso comumente aceito.

Essa pergunta parece relacionada, mas não é realmente uma vez que ocorreu que o usuário não estava realmente calculando valores p bayesianos. No entanto, a resposta aceita está relacionada a este artigo de Gelman na explicação de quais são os valores p Bayesianos.

Se eu entendi direito, então um valor p bayesiano é a comparação de alguma métrica calculada a partir dos dados observados com a mesma métrica calculada a partir dos dados simulados (sendo gerada com parâmetros extraídos da distribuição posterior).

Nas palavras de Gelmans : "Em um contexto bayesiano, um valor p posterior é a probabilidade, dados os dados, de que uma observação futura seja mais extrema (medida por alguma variável de teste) do que os dados"

Por exemplo, o número de zeros gerados a partir de um modelo baseado em poisson pode ser uma métrica ou estatística de teste e você pode calcular quantos dos seus conjuntos de dados simulados têm uma fração de zeros maior do que você realmente observa nos dados reais. Quanto mais próximo esse valor de 0,5, melhores os valores calculados a partir dos dados simulados distribuídos em torno da observação real.