標(biāo)題: Titlebook: Bayes-Statistik für Human- und Sozialwissenschaften; Wolfgang Tschirk Textbook 2019 Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springe [打印本頁] 作者: HAG 時(shí)間: 2025-3-21 17:35
書目名稱Bayes-Statistik für Human- und Sozialwissenschaften影響因子(影響力)
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作者: Angioplasty 時(shí)間: 2025-3-21 22:13
Anteneh Girma,Mosses Garuba,Rajini Goel wei?. Die Information aus der Stichprobe wird ausgedrückt durch die Likelihood, das andere Wissen durch die Prioriverteilung. In diesem Abschnitt betrachten wir die Likelihood und die von ihr abgeleitete Fisher-Information, die sp?ter auch zum Bilden von Prioriverteilungen dienen wird.作者: N斯巴達(dá)人 時(shí)間: 2025-3-22 00:53 作者: epinephrine 時(shí)間: 2025-3-22 06:41 作者: 發(fā)牢騷 時(shí)間: 2025-3-22 08:46 作者: 自傳 時(shí)間: 2025-3-22 14:32
Univariate Verteilungenteilung diskret; kann sie beliebige Zwischenwerte annehmen, hei?en sie und ihre Verteilung stetig. Die Verteilung eines Skalars nennt man univariat, die eines Vektors multivariat; das vorliegende Kapitel handelt von univariaten Verteilungen.作者: 無力更進(jìn) 時(shí)間: 2025-3-22 19:45
Textbook 2019m Problem so kombiniert, dass die Schlüsse ein Maximum an Wahrscheinlichkeit gewinnen – ein Vorteil besonders in den Wissenschaften vom Menschen, die mit ihrem Forschungsobjekt nicht beliebig experimentieren k?nnen..作者: 容易生皺紋 時(shí)間: 2025-3-23 00:49
Telecommunications and the Law, klassischen Statistik eingesetzt: klassische Punktsch?tzungen, Konfidenzintervalle und Signifikanztests. Deren Ergebnisse sind jedoch zum Teil wenig aussagekr?ftig und anf?llig für Fehlinterpretationen. Die Bayes-Statistik würde sich für viele Fragen besser eignen. Was ihr zum breiten Einsatz fehlt作者: 使成波狀 時(shí)間: 2025-3-23 04:15 作者: TERRA 時(shí)間: 2025-3-23 09:28 作者: 瘙癢 時(shí)間: 2025-3-23 13:00
Anteneh Girma,Mosses Garuba,Rajini Goelteilung. Das Wissen setzt sich oft aus zwei Teilen zusammen: dem, was man aus einer Stichprobe erf?hrt, und dem, was man unabh?ngig von der Stichprobe wei?. Die Information aus der Stichprobe wird ausgedrückt durch die Likelihood, das andere Wissen durch die Prioriverteilung. In diesem Abschnitt bet作者: MUT 時(shí)間: 2025-3-23 15:57
Mohammad Vahidalizadehdizaj,Avery Leiderrioriverteilung, die Unwissen ausdrückt, nennt man nichtinformativ. Prioriverteilungen, in denen Wissen über den Wert steckt, hei?en informativ. In diesem Kapitel besprechen wir, wie man nichtinformative und informative Prioriverteilungen der uns interessierenden Parameter festlegt.作者: Consensus 時(shí)間: 2025-3-23 18:36 作者: atrophy 時(shí)間: 2025-3-24 00:33
https://doi.org/10.1007/978-3-319-77028-4n sich so formulieren, dass sie Werte statistischer Gr??en zum Inhalt haben, und ihre Wahrscheinlichkeiten erh?lt man aus den Posterioriverteilungen dieser Gr??en. Wieder sprechen wir im gesamten Kapitel von stetigen Gr??en.作者: 改正 時(shí)間: 2025-3-24 02:22 作者: Embolic-Stroke 時(shí)間: 2025-3-24 10:07 作者: Habituate 時(shí)間: 2025-3-24 13:57
Generation-X Technologies and IT Auditing,alverteilung, das Sch?tzen von Summen und Differenzen von Mittelwerten und das Testen von Hypothesen über solche Gr??en. Dabei gehen wir von der (fast immer zutreffenden) Annahme aus, dass die Varianz der Verteilung unbekannt ist.作者: 不成比例 時(shí)間: 2025-3-24 17:39 作者: Ossification 時(shí)間: 2025-3-24 22:37 作者: Type-1-Diabetes 時(shí)間: 2025-3-25 01:31 作者: 知識(shí) 時(shí)間: 2025-3-25 04:24
Die Posterioriverteilungbh?ngige Wissen durch die Prioriverteilung. Nun besprechen wir, wie man Likelihood und Prioriverteilung zur Posterioriverteilung kombiniert, die schlie?lich das gesamte Wissen verk?rpert. Dieses Kombinieren hat der Bayes-Statistik ihren Namen gegeben, denn hier spielt der Satz von Bayes die zentrale Rolle.作者: callous 時(shí)間: 2025-3-25 08:18 作者: 原諒 時(shí)間: 2025-3-25 11:48 作者: 北京人起源 時(shí)間: 2025-3-25 16:31 作者: morale 時(shí)間: 2025-3-25 23:06
Statistik normalverteilter Gr??enalverteilung, das Sch?tzen von Summen und Differenzen von Mittelwerten und das Testen von Hypothesen über solche Gr??en. Dabei gehen wir von der (fast immer zutreffenden) Annahme aus, dass die Varianz der Verteilung unbekannt ist.作者: 喊叫 時(shí)間: 2025-3-26 02:16
Bayes-Statistik für Human- und Sozialwissenschaften978-3-662-56782-1Series ISSN 0937-7433 Series E-ISSN 2512-5214 作者: 貪婪地吃 時(shí)間: 2025-3-26 04:46 作者: agonist 時(shí)間: 2025-3-26 12:21
Data Privacy: the UK Experience,ie plausibel eine Behauptung ist, h?ngt davon ab, in welcher Beziehung sie zu anderen Behauptungen steht, deren Plausibilit?t man kennt. Ein Plausibilit?tsma?, das diesem Grundsatz folgt, ist die Wahrscheinlichkeit, wie sie in der Bayes-Statistik verwendet wird.作者: 發(fā)酵劑 時(shí)間: 2025-3-26 15:48
Mohammad Vahidalizadehdizaj,Avery Leiderrioriverteilung, die Unwissen ausdrückt, nennt man nichtinformativ. Prioriverteilungen, in denen Wissen über den Wert steckt, hei?en informativ. In diesem Kapitel besprechen wir, wie man nichtinformative und informative Prioriverteilungen der uns interessierenden Parameter festlegt.作者: MIME 時(shí)間: 2025-3-26 17:46 作者: RALES 時(shí)間: 2025-3-26 21:58
https://doi.org/10.1007/978-3-319-77028-4n sich so formulieren, dass sie Werte statistischer Gr??en zum Inhalt haben, und ihre Wahrscheinlichkeiten erh?lt man aus den Posterioriverteilungen dieser Gr??en. Wieder sprechen wir im gesamten Kapitel von stetigen Gr??en.作者: 很像弓] 時(shí)間: 2025-3-27 03:20 作者: HEDGE 時(shí)間: 2025-3-27 06:23
Technology, Auditing and Cyber-Commerce,Parameter dieser Verteilung lassen sich mittlere Dauer und Halbwertszeit berechnen. Wir besprechen das Sch?tzen des Parameters, des Mittelwerts und der Halbwertszeit einer Exponentialverteilung, das Sch?tzen von Parametersummen und -differenzen und das Testen von Hypothesen über solche Gr??en.作者: commute 時(shí)間: 2025-3-27 12:32 作者: VOC 時(shí)間: 2025-3-27 14:55
https://doi.org/10.1007/978-3-662-56782-1Bayes-Statistik; Bayes; Bayes-Theorem; Statistik; Quantitative Methoden; Wahrscheinlichkeitsrechnung; Baye作者: 和平 時(shí)間: 2025-3-27 18:22
978-3-662-56781-4Springer-Verlag GmbH Deutschland, ein Teil von Springer Nature 2019作者: Expertise 時(shí)間: 2025-3-27 22:25 作者: floodgate 時(shí)間: 2025-3-28 05:32 作者: AMOR 時(shí)間: 2025-3-28 09:55 作者: 啟發(fā) 時(shí)間: 2025-3-28 13:18
Information Technology - New GenerationsEine Gr??e kann man auf zwei Arten sch?tzen: durch eine Punktsch?tzung (einen Wert, der dem wahren Wert m?glichst nahekommt) und durch eine Intervallsch?tzung (einen Bereich, in dem der wahre Wert vermutlich liegt). Beide Sch?tzungen beruhen auf der Posterioriverteilung der Gr??e. Im gesamten Kapitel sprechen wir von stetigen Gr??en.作者: condone 時(shí)間: 2025-3-28 16:35
Generation-X Technologies and IT Auditing,Der Anteil von Merkmalstr?gern in einer Gesamtheit ist unter oft zutreffenden Bedingungen betaverteilt. In diesem Kapitel besprechen wir das Sch?tzen von Anteilen, von deren Summen und Differenzen sowie das Testen von Hypothesen über solche Gr??en.作者: 暫時(shí)過來 時(shí)間: 2025-3-28 22:32
IT Auditing: An Overview and Approach,Die H?ufigkeit seltener Ereignisse ist unter oft zutreffenden Bedingungen poissonverteilt, und der Parameter dieser Verteilung ist zugleich ihr Mittelwert. Wir besprechen das Sch?tzen des Parameters einer Poissonverteilung, das Sch?tzen von Summen und Differenzen von Parametern und das Testen von Hypothesen über solche Gr??en.作者: 欺騙手段 時(shí)間: 2025-3-29 01:05 作者: 僵硬 時(shí)間: 2025-3-29 04:18
Bayessches Sch?tzenEine Gr??e kann man auf zwei Arten sch?tzen: durch eine Punktsch?tzung (einen Wert, der dem wahren Wert m?glichst nahekommt) und durch eine Intervallsch?tzung (einen Bereich, in dem der wahre Wert vermutlich liegt). Beide Sch?tzungen beruhen auf der Posterioriverteilung der Gr??e. Im gesamten Kapitel sprechen wir von stetigen Gr??en.作者: creatine-kinase 時(shí)間: 2025-3-29 10:48
Statistik von AnteilenDer Anteil von Merkmalstr?gern in einer Gesamtheit ist unter oft zutreffenden Bedingungen betaverteilt. In diesem Kapitel besprechen wir das Sch?tzen von Anteilen, von deren Summen und Differenzen sowie das Testen von Hypothesen über solche Gr??en.作者: gait-cycle 時(shí)間: 2025-3-29 12:05
Statistik poissonverteilter Gr??enDie H?ufigkeit seltener Ereignisse ist unter oft zutreffenden Bedingungen poissonverteilt, und der Parameter dieser Verteilung ist zugleich ihr Mittelwert. Wir besprechen das Sch?tzen des Parameters einer Poissonverteilung, das Sch?tzen von Summen und Differenzen von Parametern und das Testen von Hypothesen über solche Gr??en.作者: ASTER 時(shí)間: 2025-3-29 16:17 作者: hangdog 時(shí)間: 2025-3-29 21:39 作者: 大喘氣 時(shí)間: 2025-3-30 03:38 作者: 勤勞 時(shí)間: 2025-3-30 06:33 作者: Customary 時(shí)間: 2025-3-30 11:30 作者: Ptosis 時(shí)間: 2025-3-30 15:00
Likelihood und Fisher-Informationteilung. Das Wissen setzt sich oft aus zwei Teilen zusammen: dem, was man aus einer Stichprobe erf?hrt, und dem, was man unabh?ngig von der Stichprobe wei?. Die Information aus der Stichprobe wird ausgedrückt durch die Likelihood, das andere Wissen durch die Prioriverteilung. In diesem Abschnitt bet作者: 魯莽 時(shí)間: 2025-3-30 16:39 作者: antiandrogen 時(shí)間: 2025-3-30 22:56 作者: 做方舟 時(shí)間: 2025-3-31 04:47 作者: Chameleon 時(shí)間: 2025-3-31 05:17
