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

Claudio Salvati (Autor)

Buch | Softcover

28 Seiten

2017 | 17001 A. 1. Auflage
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