Einführung in die Bayes-Statistik:
Gespeichert in:
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Format: | Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Berlin [u.a.]
Springer
2000
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Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
Beschreibung: | 2. Aufl. u.d.T.: Koch, Karl-Rudolf: Introduction to Bayesian statistics |
Beschreibung: | IX, 225 S. graph. Darst. |
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adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
2 Wahrscheinlichkeit 3
2.1 Gesetze der Wahrscheinlichkeit................. 3
2.1.1 Deduktives und plausibles Schließen.......... 3
2.1.2 Aussagenalgebra..................... 4
2.1.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit............... 5
2.1.4 Produkt- und Summengesetz der Wahrscheinlichkeit . 6
2.1.5 Verallgemeinertes Summengesetz............ 7
2.1.6 Axiome der Wahrscheinlichkeit............. 10
2.1.7 Kettenregel und Unabhängigkeit............ 11
2.1.8 Bayes-Theorem...................... 13
2.1.9 Rekursive Anwendung des Bayes-Theorems...... 17
2.2 Verteilungen............................ 17
2.2.1 Diskrete Verteilung.................... 18
2.2.2 Stetige Verteilung .................... 19
2.2.3 Binomialverteilung.................... 22
2.2.4 Mehrdimensionale diskrete und stetige Verteilungen . 23
2.2.5 Randverteilung...................... 25
2.2.6 Bedingte Verteilung................... 27
2.2.7 Unabhängige Zufalls variable und Kettenregel..... 30
2.2.8 Verallgemeinertes Bayes-Theorem............ 32
2.3 Erwartungswert, Varianz und Kovarianz............ 38
2.3.1 Erwartungswert...................... 38
2.3.2 Varianz und Kovarianz.................. 42
2.3.3 Erwartungswert einer quadratischen Form....... 46
2.4 Univariate Verteilungen..................... 46
2.4.1 Normalverteilung..................... 46
2.4.2 Gammaverteilung..................... 48
2.4.3 Invertierte Gammaverteilung.............. 49
2.4.4 Betaverteilung...................... 49
2.4.5 x2-Verteilung....................... 49
2.4.6 F-Verteilung....................... 50
2.4.7 i-Verteilung........................ 50
2.4.8 Exponentialverteilung.................. 51
2.4.9 Cauchy-Verteilung.................... 52
2.5 Multivariate Verteilungen.................... 52
2.5.1 Multivariate Normalverteilung............. 52
2.5.2 Multivariate
í-
Verteilung ................ 54
2.5.3 Normal-Gammaverteilung................ 56
2.6
Priori-Dichten
........................... 57
2.6.1 Nichtinformative
Priori-Dichten
............. 57
VIII Inhaltsverzeichnis
2.6.2
Priori-Dichten
aus
maximaler Entropie
......... 58
2.6.3 Konjugierte
Priori-Dichten
............... 59
3 Parameterschätzung,
Konfìdenzregionen
und Hypothesenprü¬
fung 63
3.1 Bayes-Strategie.......................... 63
3.2 Punktschätzung.......................... 65
3.2.1 Quadratische Kostenfunktion.............. 65
3.2.2 Kostenfunktion der absoluten Fehler.......... 67
3.2.3 Null-Eins-Kosten..................... 69
3.3 Bereichsschätzung........................ 71
3.3.1 Konfidenzregion ..................... 71
3.3.2 Grenze einer Konfidenzregion.............. 73
3.4 Hypothesenprüfung........................ 74
3.4.1 Verschiedene Hypothesen................ 74
3.4.2 Test von Hypothesen................... 75
3.4.3 Spezielle
Priori-Dichten
für Hypothesen........ 78
3.4.4 Test der Punkt-Nullhypothesen durch Konfidenzregionen 83
4 Lineares Modell 85
4.1 Definition und Likelihoodfunktion ............... 85
4.2 Lineares Modell mit bekanntem Varianzfaktor......... 89
4.2.1 Nichtinformative
Priori-Dichte
............. 89
4.2.2 Methode der kleinsten Quadrate............ 93
4.2.3 Schätzung des Varianzfaktors in der traditionellen Sta¬
tistik ............................ 95
4.2.4 Lineares Modell mit Restriktionen der traditionellen
Statistik.......................... 96
4.2.5 Robuste Parameterschätzung.............. 99
4.2.6 Informative
Priori-Dichte
................ 104
4.2.7
Kalman-Filter.......................
108
4.3 Lineares Modell mit unbekanntem Varianzfaktor....... 111
4.3.1 Nichtinformative
Priori-Dichte
.............
Ill
4.3.2 Informative
Priori-Dichte................
117
4.4 Lineares Modell mit nicht vollem Rang............. 122
4.4.1 Nichtinformative
Priori-Dichte
............. 122
4.4.2 Informative
Priori-Dichte
................ 125
5 Spezielle Modelle und Anwendungen 129
5.1 Prädiktion und Filterung .................... 129
5.1.1 Modell der Prädiktion und Filterung als spezielles li¬
neares Modell....................... 130
5.1.2 Spezielles Modell der Prädiktion und Filterung .... 135
5.2 Varianz- und Kovarianzkomponenten........... . . . 139
5.2.1 Modell und Likelihoodfunktion............. 139
Inhaltsverzeichnis
IX
5.2.2 Nichtinformative
Priori-Dichte
............. 143
5.2.3 Informative
Priori-Dichte................
143
5.2.4 Varianzkomponenten................... 145
5.3 Mustererkennung......................... 148
5.3.1 Klassifizierung mit der Bayes-Strategie......... 149
5.3.2 Normalverteilung mit bekannten und unbekannten Pa¬
rametern ......................... 150
5.3.3 Texturparameter..................... 153
5.4 Bayes-Netze............................ 157
5.4.1 Systeme mit Unsicherheiten............... 157
5.4.2 Aufbau eines Bayes-Netzes ............... 158
5.4.3 Berechnung von Wahrscheinlichkeiten......... 162
5.4.4 Bayes-Netz in Form einer Kette............. 171
5.4.5 Bayes-Netz in Form eines Baumes........... 174
5.4.6 Bayes-Netz in Form eines Mehrfachbaumes...... 177
6 Numerische Verfahren 183
6.1 Generierung von Zufallswerten................. 183
6.1.1 Generierung von Zufallszahlen ............. 183
6.1.2 Inversionsmethode.................... 184
6.1.3 Verwerfungsmethode................... 186
6.1.4 Generierung von Werten normalverteilter Zufallsvaria¬
blen ............................ 186
6.2 Monte-Carlo-Integration..................... 187
6.2.1 Monte-Carlo-Integration der wesentlichen Stichprobe . 187
6.2.2 Einfache Monte-Carlo-Integration............ 190
6.2.3 Berechnung von Schätzwerten, Konfidenzregionen und
Wahrscheinlichkeiten für Hypothesen.......... 191
6.2.4 Bestimmung von Randverteilungen........... 193
6.2.5 Konfidenzregionen für robuste Parameterschät¬
zungen als Beispiel.................... 196
6.3 Monte-Carlo-Methode mit Markoff-Ketten........... 204
6.3.1 Gibbs-Verfahren..................... 205
6.3.2 Berechnung von Schätzwerten, Konfidenzregionen und
Wahrscheinlichkeiten für Hypothesen.......... 206
6.3.3 Bestimmung von Randverteilungen........... 207
6.3.4 Fortsetzung des Beispiels: Konfidenzregionen für robu¬
ste Parameterschätzungen................ 210
Literatur 215
Sachverzeichnis 221
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