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4. Parametric Models

  • 2021
  • OriginalPaper
  • Buchkapitel
Erschienen in:
Verfasst von
Nick Heard
Erschienen in
An Introduction to Bayesian Inference, Methods and Computation
Verlag
Springer International Publishing

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Abstract

Dieses Kapitel vertieft sich in parametrische Inferenzmodelle, die üblicherweise für austauschbare Zufallsvariablen verwendet werden, und untersucht sowohl bedingte Abhängigkeiten als auch die Anwendung von De Finettis Repräsentationstheorem. Es stellt das Konzept der Konjugatmodelle vor, bei denen vorherige und hintere Dichten derselben parametrischen Familie angehören, und liefert anschauliche Beispiele sowohl für diskrete als auch für kontinuierliche Zufallsvariablen. Das Kapitel befasst sich auch mit nichtkonjugierten Modellen und beleuchtet die Herausforderungen und praktischen Überlegungen, die mit ihrer Anwendung verbunden sind. Darüber hinaus werden nachgeordnete Zusammenfassungen, einschließlich marginaler Verteilungen und glaubwürdiger Regionen, diskutiert, die einen detaillierten Leitfaden zum Verständnis und zur Interpretation dieser statistischen Messgrößen bieten.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

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Titel
Parametric Models
Verfasst von
Nick Heard
Copyright-Jahr
2021
Buch
An Introduction to Bayesian Inference, Methods and Computation

Print ISBN: 978-3-030-82807-3

Electronic ISBN: 978-3-030-82808-0

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-82808-0_4
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