Likelihood-basierte Entscheidungstheorie unter Unsicherheit. Das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip - Claudio Salvati

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Likelihood-basierte Entscheidungstheorie unter Unsicherheit. Das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip (eBook)

Claudio Salvati (Autor)

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2017 | 1. Auflage
23 Seiten
GRIN Verlag
978-3-668-44914-5 (ISBN)

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Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 2,00, Ludwig-Maximilians-Universität München (Institut für Statistik), Veranstaltung: Fortgeschrittene Themen der Entscheidungstheorie, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit wird zunächst die Grundlagen der Entscheidungstheorie skizzieren, zwei bekannte Verfahren - das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip - vorstellen und anhand eines praktischen Beispiels aus der Vorlesung die Vorgehensweise veranschaulichen. Der Fokus liegt allerdings auf einem der Likelihood-Funktion zugrunde liegenden Entscheidungsverfahren: Im Hauptteil werden zunächst die der Likelihood zu Grunde liegende Idee und die Annahmen sowie Eigenschaften der Likelihood-Funktion erläutert und danach Entscheidungsverfahren und ihre Umsetzung eingeführt, die auf ihr basieren.

Erscheint lt. Verlag	17.5.2017
Verlagsort	München
Sprache	deutsch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
	Technik
Schlagworte	Bayes • Beispiel • Decision Theory • Entscheidungstheorie • Investition • likelihood • Minimax • Praxis • Relative Plausibility • Risiko • Theorie • Unsicherheit • Unwissenheit
ISBN-10	3-668-44914-7 / 3668449147
ISBN-13	978-3-668-44914-5 / 9783668449145

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