1.) Geschichte: Bayes-Price-Laplace
2.) Bayesianische Kritik an der frequentistischen Statistik
3.) Das Theorem von Bayes
4.) Beispiel Interpretation von (medizinischen) Testergebnissen
5.) Berechnung der normalisierenden Konstante (p(T+))
6.) Wahrscheinlichkeit der Erkrankung bei positivem Testergebnis
7) Bayesian Updating
8.) Multiple Hypothesen
9.) Informative vs. Uninformative Prior
10.) Von diskreten Hypothesen zu kontinuierlichen Modellparameter
11.) Beispiel: ein simples Modell für die Schlafdauer
12.) Parameterschätzung mit MCMC Verfahren
13.) Bewertung der MCMC Ketten
14.) Die Posteriorverteilungen
15.) Zusanmenfassung Bayes Statistik 1
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