Titlebook: Bayes-Verfahren; Sch?tz- und Testverf Kurt Stange,Tilmann Deutler,Peter-Th. Wilrich (o. Textbook 1977 Springer-Verlag Berlin Heidelberg 19

戰(zhàn)神

書(shū)目名稱Bayes-Verfahren影響因子(影響力)




書(shū)目名稱Bayes-Verfahren影響因子(影響力)學(xué)科排名




書(shū)目名稱Bayes-Verfahren網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度




書(shū)目名稱Bayes-Verfahren網(wǎng)絡(luò)公開(kāi)度學(xué)科排名




書(shū)目名稱Bayes-Verfahren被引頻次




書(shū)目名稱Bayes-Verfahren被引頻次學(xué)科排名




書(shū)目名稱Bayes-Verfahren年度引用




書(shū)目名稱Bayes-Verfahren年度引用學(xué)科排名




書(shū)目名稱Bayes-Verfahren讀者反饋




書(shū)目名稱Bayes-Verfahren讀者反饋學(xué)科排名

PRE

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 ..

cogent

REIGN

MORT

裙帶關(guān)系

明智的人

ORBIT

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

MEN

門(mén)窗的側(cè)柱

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