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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

5. Likelihood und Fisher-Information

verfasst von : Wolfgang Tschirk

Erschienen in: Bayes-Statistik für Human- und Sozialwissenschaften

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Zusammenfassung

Grundlage des bayesschen Schätzens und Testens ist eine Verteilung, die das gesamte Wissen über die betrachtete Größe repräsentiert: die Posterioriverteilung. Das Wissen setzt sich oft aus zwei Teilen zusammen: dem, was man aus einer Stichprobe erfährt, und dem, was man unabhängig von der Stichprobe weiß. 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 später auch zum Bilden von Prioriverteilungen dienen wird.

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Metadaten
Titel
Likelihood und Fisher-Information
verfasst von
Wolfgang Tschirk
Copyright-Jahr
2019
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-56782-1_5