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Likelihood-basierte Entscheidungstheorie unter Unsicherheit. Das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip
Seiten
2017
GRIN Verlag
978-3-668-44915-2 (ISBN)
GRIN Verlag
978-3-668-44915-2 (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.
Erscheinungsdatum | 24.06.2017 |
---|---|
Sprache | deutsch |
Maße | 148 x 210 mm |
Gewicht | 55 g |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik |
Schlagworte | Bayes • Beispiel • Decision Theory • DecisionTheory • Entscheidungstheorie • Investition • likelihood • Minimax • Praxis • Relative Plausibility • RelativePlausibility • Risiko • Theorie • Unsicherheit • Unwissenheit • Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik |
ISBN-10 | 3-668-44915-5 / 3668449155 |
ISBN-13 | 978-3-668-44915-2 / 9783668449152 |
Zustand | Neuware |
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