標(biāo)題: Titlebook: Bayes-Verfahren; Sch?tz- und Testverf Kurt Stange,Tilmann Deutler,Peter-Th. Wilrich (o. Textbook 1977 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 19 [打印本頁] 作者: 戰(zhàn)神 時(shí)間: 2025-3-21 19:07
書目名稱Bayes-Verfahren影響因子(影響力)
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作者: PRE 時(shí)間: 2025-3-21 22:54
Die priori- und die posteriori-Verteilung; das Theorem von Bayes; Likelihood; Beispieleten bzw. stetigen Ver?nderlichen X mit den zugeh?rigen Wahrscheinlichkeiten W(X) bzw. der Wahrscheinlichkeitsdichte Ψ(X). Zun?chst sei X als diskret mit den Auspr?gungen X., i = 1; 2; ... , angenommen; Abb.2.1. Es gilt ..作者: cogent 時(shí)間: 2025-3-22 01:20 作者: REIGN 時(shí)間: 2025-3-22 06:08 作者: MORT 時(shí)間: 2025-3-22 11:18 作者: 裙帶關(guān)系 時(shí)間: 2025-3-22 13:52 作者: 明智的人 時(shí)間: 2025-3-22 19:36 作者: ORBIT 時(shí)間: 2025-3-23 00:58
Die Sch?tzung von Mittelwert μ und Varianz σ2 einer Normalverteilung (von der beide Parameter unbeka (σ.; f.) gegebene Parameter sind, deren anschauliche Bedeutung aus den weiteren überlegungen hervorgeht. Insbesondere sind n und f positive ganze Zahlen. Durch Vergleich von (10.1) mit dem Produkt aus den nachstehend gebildeten Randdichten Ψ(σ.) und Ψ(μ) wird ersichtlich, da? μ und σ. in der priori作者: MEN 時(shí)間: 2025-3-23 03:18 作者: 門窗的側(cè)柱 時(shí)間: 2025-3-23 08:34
Die Sch?tzung der Grundwahrscheinlichkeit p einer Binomialverteilung; Beta-Verteilung von p als priod κ. besitzt, da? also die Dichte von p durch . mit . gegeben ist. Für κ. = 1 und κ. = 1 kommt man auf die Gleichverteilung (14.1) mit Ψ(p) = konst = 1 zurück, die im Abschnitt 14 zugrunde gelegt wurde. Aus (15.1) findet man mit (14.8) den Mittelwert und die Varianz der priori-Verteilung von p in de作者: 躲債 時(shí)間: 2025-3-23 13:04
Eine allgemeine Methode zur Ermittlung der priori-Parameter aus einer Versuchsreihenden Parameters kennen. In den Anwendungen ist die unmittelbare Beobachtung der priori-Verteilung eines Parameters nur in Sonderf?llen m?glich. Beispiele sind die Ermittlung des Schlechtanteils p oder die Bestimmung des Mittelwerts μ einer Eigenschaft in Liefermengen durch ?Vollprüfung“. Der Versuch作者: Diatribe 時(shí)間: 2025-3-23 17:51 作者: locus-ceruleus 時(shí)間: 2025-3-23 21:20 作者: 合并 時(shí)間: 2025-3-24 00:32
Leading Change in Implementing TechnologyNachstehend werden für die Zufallsgr??en x. und x. folgende Verteilungsannahmen getroffen:作者: 治愈 時(shí)間: 2025-3-24 03:39
Naakesh Dewan,John Luo,Nancy M. LorenziDie Zufallsgr??e x., i = 1;2, genügt der Normalverteilung N(μ.;σ.), wobei beide Parameter μi und σ.. sind. Weiter wird vorausgesetzt, da? μ., μ., σ. und σ. unabh?ngig voneinander verteilt sind mit der gemeinsamen ...作者: Pert敏捷 時(shí)間: 2025-3-24 10:21 作者: 碎片 時(shí)間: 2025-3-24 13:28 作者: 法律 時(shí)間: 2025-3-24 16:29 作者: insipid 時(shí)間: 2025-3-24 20:28
Die Sch?tzung des Mittelwerts μ einer Normalverteilung mit bekannter Varianz σ2; Normalverteilung voIn diesem Abschnitt werden folgende Voraussetzungen gemacht: Die Zufallsgr??e x folgt einer . mit dem Mittelwert μ und der Varianz σ.. W?hrend σ. bekannt und unver?nderlich ist, genügen die unbekannten ver?nderlichen Mittelwerte μ ebenfalls einer Normalverteilung, der priori-Verteilung von μ, die als bekannt vorausgesetzt wird.作者: 熱心助人 時(shí)間: 2025-3-25 01:54
Die Sch?tzung der Varianz σ2 einer Normalverteilung mit bekanntem Mittelwert μ bei ?geeigneten VorinDie Zufallsgr??e x folgt einer Normalverteilung (μ. σ.). Im Vergleich zu Abschnitt 6 werden die Rollen von μ und σ. hier vertauscht: Der Mittelwert μ wird jetzt als bekannt und unver?nderlich vorausgesetzt, w?hrend die unbekannten ver?nderlichen Varianzen σ. einer priori-Verteilung genügen, die als bekannt angenommen wird.作者: 懶洋洋 時(shí)間: 2025-3-25 05:04
Die Sch?tzung der Mittelwerte μ1 und μ2 zweier Normalverteilungen mit bekannten Varianzen σ 1 2 und Nachstehend werden für die Zufallsgr??en x. und x. folgende Verteilungsannahmen getroffen:作者: myocardium 時(shí)間: 2025-3-25 09:07 作者: 諂媚于人 時(shí)間: 2025-3-25 15:40
Die Sch?tzung der Mittelwerte und Varianzen zweier Normalverteilungen bei ?geeigneten VorinformationDie Aufgabenstellung ist die gleiche wie im vorausgehenden Abschnitt. Jedoch hat die priori-Verteilung der Parameter jetzt eine andere Gestalt als dort. Die Vorkenntnisse über (μ.;μ.;σ.;σ.) werden in der gemeinsamen priori-Verteilung mit der Dichte . zusammengefa?t. Dabei hat die Konstante k. gem?? (10.3) die Gestalt ..作者: ASSET 時(shí)間: 2025-3-25 17:13 作者: 救護(hù)車 時(shí)間: 2025-3-25 22:11
Die Sch?tzung des Mittelwerts μ einer Poisson-Verteilung; Gamma-Verteilung von μ als priori-VerteiluIn diesem Abschnitt wird die priori-Verteilung des Parameters μ der Poisson-Verteilung in Gestalt einer Gamma-Verteilung (Г-Verteilung) mit Parameter a = n. > 0 und p = p. > 0 angesetzt mit der Dichte . Die Verteilung (17.1) hat nach (16.6) den Mittelwert . und die Varianz ..作者: 陶醉 時(shí)間: 2025-3-26 03:46
Overview: 978-3-540-07815-9978-3-642-66414-4作者: 助記 時(shí)間: 2025-3-26 06:16
Information Technology Auditingten bzw. stetigen Ver?nderlichen X mit den zugeh?rigen Wahrscheinlichkeiten W(X) bzw. der Wahrscheinlichkeitsdichte Ψ(X). Zun?chst sei X als diskret mit den Auspr?gungen X., i = 1; 2; ... , angenommen; Abb.2.1. Es gilt ..作者: hedonic 時(shí)間: 2025-3-26 09:34
https://doi.org/10.1007/3-540-27486-3dete abge?ndert wird). Vorgelegt ist eine Gesamtheit der Gr??e (des Umfangs) N. Sie besteht aus X Einheiten mit dem Merkmal E (Merkmaltr?ger) und aus Y Einheiten mit dem Merkmal ē (NichtMerkmal tr?ger). Dieser Sachverhalt sei an einigen Beispielen erl?utert:作者: falsehood 時(shí)間: 2025-3-26 16:06
Insights on Telehealth and Virtual Reality (σ.; f.) gegebene Parameter sind, deren anschauliche Bedeutung aus den weiteren überlegungen hervorgeht. Insbesondere sind n und f positive ganze Zahlen. Durch Vergleich von (10.1) mit dem Produkt aus den nachstehend gebildeten Randdichten Ψ(σ.) und Ψ(μ) wird ersichtlich, da? μ und σ. in der priori-Verteilung nicht unabh?ngig sind.作者: 套索 時(shí)間: 2025-3-26 18:33 作者: NATTY 時(shí)間: 2025-3-26 21:19 作者: 流浪 時(shí)間: 2025-3-27 02:51 作者: 無目標(biāo) 時(shí)間: 2025-3-27 08:53
Information Technology Auditingten bzw. stetigen Ver?nderlichen X mit den zugeh?rigen Wahrscheinlichkeiten W(X) bzw. der Wahrscheinlichkeitsdichte Ψ(X). Zun?chst sei X als diskret mit den Auspr?gungen X., i = 1; 2; ... , angenommen; Abb.2.1. Es gilt ..作者: neutrophils 時(shí)間: 2025-3-27 10:40 作者: CURL 時(shí)間: 2025-3-27 15:50 作者: 肌肉 時(shí)間: 2025-3-27 21:11
Information Technology Convergencer??e N, als ?.“ deuten, der die Zusammensetzung dieser Gesamtheit kennzeichnet. Das bei einer Stichprobe vom Umfang n gefundene Ergebnispaar (x;y) mit x+y = n ist nach (3.3) bei gegebenem N nur von diesem Parameter X abh?ngig. Die priori-Verteilung von X ist bekannt, gegebenenfalls in der einfachen 作者: 果核 時(shí)間: 2025-3-28 01:33 作者: 羽飾 時(shí)間: 2025-3-28 03:09 作者: overbearing 時(shí)間: 2025-3-28 09:07 作者: 步兵 時(shí)間: 2025-3-28 13:00 作者: 發(fā)誓放棄 時(shí)間: 2025-3-28 18:01 作者: Absenteeism 時(shí)間: 2025-3-28 22:28
Toward Collaborative Schedulingnden Parameters kennen. In den Anwendungen ist die unmittelbare Beobachtung der priori-Verteilung eines Parameters nur in Sonderf?llen m?glich. Beispiele sind die Ermittlung des Schlechtanteils p oder die Bestimmung des Mittelwerts μ einer Eigenschaft in Liefermengen durch ?Vollprüfung“. Der Versuch作者: Individual 時(shí)間: 2025-3-28 23:27 作者: Incorporate 時(shí)間: 2025-3-29 04:59
Probenahme aus einer endlichen Gesamtheit bei konstanter priori-Wahrscheinlichkeit für die Zahl der dete abge?ndert wird). Vorgelegt ist eine Gesamtheit der Gr??e (des Umfangs) N. Sie besteht aus X Einheiten mit dem Merkmal E (Merkmaltr?ger) und aus Y Einheiten mit dem Merkmal ē (NichtMerkmal tr?ger). Dieser Sachverhalt sei an einigen Beispielen erl?utert:作者: 削減 時(shí)間: 2025-3-29 10:39
Die Sch?tzung von Mittelwert μ und Varianz σ2 einer Normalverteilung (von der beide Parameter unbeka (σ.; f.) gegebene Parameter sind, deren anschauliche Bedeutung aus den weiteren überlegungen hervorgeht. Insbesondere sind n und f positive ganze Zahlen. Durch Vergleich von (10.1) mit dem Produkt aus den nachstehend gebildeten Randdichten Ψ(σ.) und Ψ(μ) wird ersichtlich, da? μ und σ. in der priori-Verteilung nicht unabh?ngig sind.作者: FRET 時(shí)間: 2025-3-29 13:42 作者: AMEND 時(shí)間: 2025-3-29 16:21
Die Sch?tzung der Grundwahrscheinlichkeit p einer Binomialverteilung; Beta-Verteilung von p als priod κ. besitzt, da? also die Dichte von p durch . mit . gegeben ist. Für κ. = 1 und κ. = 1 kommt man auf die Gleichverteilung (14.1) mit Ψ(p) = konst = 1 zurück, die im Abschnitt 14 zugrunde gelegt wurde. Aus (15.1) findet man mit (14.8) den Mittelwert und die Varianz der priori-Verteilung von p in der Gestalt . und . wobei ..作者: Hectic 時(shí)間: 2025-3-29 21:41
Hochschultexthttp://image.papertrans.cn/b/image/181819.jpg作者: 廚房里面 時(shí)間: 2025-3-30 00:51 作者: 制定 時(shí)間: 2025-3-30 07:29
978-3-540-07815-9Springer-Verlag Berlin Heidelberg 1977作者: 沒花的是打擾 時(shí)間: 2025-3-30 10:37
Information Technology Convergence über die Verteilung machen kann. Meist sind nicht die einzelnen Wahrscheinlichkeiten W(X|...) von Bedeutung; vielmehr wird ein einseitig oder zweiseitig abgegrenzter Bereich gesucht, in dem X mit vorgegebener Wahrscheinlichkeit 1-α liegt. Bei zweiseitiger Abgrenzung mit X. nach unten und X. nach oben soll gelten 作者: 似少年 時(shí)間: 2025-3-30 14:27
Naakesh Dewan,John Luo,Nancy M. Lorenzi? des Abschnitts 5 ist also hier der Parameter-vektor ? = (μ;σ.) mit den beiden Komponenten μ und σ.. über der oberen (μ;σ.)-Halbebene mit . wird die priori-Dichte von ? in der Gestalt . Ψ(μ;σ.) = Ψ(μ) Ψ(σ.), vorausgesetzt, wobei μ und σ. unabh?ngig voneinander sind. Für Ψ(μ) und Ψ(σ.), werden in diesem Abschnitt folgende Annahmen getroffen: 作者: 倫理學(xué) 時(shí)間: 2025-3-30 17:46
N?herungsformeln zur Berechnung der posteriori-Verteilung und des posteriori-Vertrauensbereichs für über die Verteilung machen kann. Meist sind nicht die einzelnen Wahrscheinlichkeiten W(X|...) von Bedeutung; vielmehr wird ein einseitig oder zweiseitig abgegrenzter Bereich gesucht, in dem X mit vorgegebener Wahrscheinlichkeit 1-α liegt. Bei zweiseitiger Abgrenzung mit X. nach unten und X. nach oben soll gelten 作者: 胰臟 時(shí)間: 2025-3-30 22:49
Die Sch?tzung von Mittelwert μ und Varianz σ2 einer Normalverteilung (von der beide Parameter unbeka? des Abschnitts 5 ist also hier der Parameter-vektor ? = (μ;σ.) mit den beiden Komponenten μ und σ.. über der oberen (μ;σ.)-Halbebene mit . wird die priori-Dichte von ? in der Gestalt . Ψ(μ;σ.) = Ψ(μ) Ψ(σ.), vorausgesetzt, wobei μ und σ. unabh?ngig voneinander sind. Für Ψ(μ) und Ψ(σ.), werden in diesem Abschnitt folgende Annahmen getroffen: 作者: Mangle 時(shí)間: 2025-3-31 00:50 作者: Obstruction 時(shí)間: 2025-3-31 08:37 作者: 自作多情 時(shí)間: 2025-3-31 11:52
https://doi.org/10.1007/978-3-642-56262-46.6) in (5.12) erh?lt man die p?steriori-Dichte für μ bei gegebenem . in der Gestalt . wobei die konstante priori-Dichte (7.2) in der Konstanten k enthalten ist. Zur Bestimmung der Konstanten k integriert man ψ(μ|.) im Bereich .. Zu dem Zweck setzt man ..作者: 欺騙世家 時(shí)間: 2025-3-31 13:36 作者: gentle 時(shí)間: 2025-3-31 20:00
Eine allgemeine Methode zur Ermittlung der priori-Parameter aus einer Versuchsreihegezwungen, die in den posteriori-Sch?tzgleichungen auftretenden priori-Parameter aus der ?Randverteilung“ der beobachteten Zufallsgr??e zu sch?tzen. . m?gliches Verfahren, das die . heranzieht, wird im folgenden erl?utert.作者: liaison 時(shí)間: 2025-3-31 21:52
Aufgabenstellungsches Merkmal, ein Prozentanteil von Stimmen und noch vieles andere bedeuten. Der Index o bei W.(X) deutet darauf hin, da? es sich in bestimmtem Sinne um eine . handelt. Die Verteilung W.(X) enth?lt die . oder die . über das Auftreten der Ver?nderlichen X und hei?t deshalb . von X.作者: 性學(xué)院 時(shí)間: 2025-4-1 03:36 作者: 拱形面包 時(shí)間: 2025-4-1 08:13
Die Sch?tzung des Mittelwerts μ einer Normalverteilung mit bekannter Varianz σ2; Gleichverteilung vo6.6) in (5.12) erh?lt man die p?steriori-Dichte für μ bei gegebenem . in der Gestalt . wobei die konstante priori-Dichte (7.2) in der Konstanten k enthalten ist. Zur Bestimmung der Konstanten k integriert man ψ(μ|.) im Bereich .. Zu dem Zweck setzt man ..作者: 議程 時(shí)間: 2025-4-1 10:33 作者: Processes 時(shí)間: 2025-4-1 14:36
10樓作者: Meager 時(shí)間: 2025-4-1 19:59
10樓
