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

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樓主: 戰(zhàn)神
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發(fā)表于 2025-3-30 10:37:00 | 只看該作者
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
52#
發(fā)表于 2025-3-30 14:27:08 | 只看該作者
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:
53#
發(fā)表于 2025-3-30 17:46:02 | 只看該作者
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
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發(fā)表于 2025-3-30 22:49:17 | 只看該作者
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:
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發(fā)表于 2025-3-31 00:50:54 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 08:37:34 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 11:52:18 | 只看該作者
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 ..
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發(fā)表于 2025-3-31 13:36:46 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-31 20:00:19 | 只看該作者
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.
60#
發(fā)表于 2025-3-31 21:52:10 | 只看該作者
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.
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