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Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Statistik, Note: 2,00, Ludwig-Maximilians-Universität München (Institut für Statistik), Veranstaltung: Fortgeschrittene Themen der Entscheidungstheorie, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit wird zunächst die Grundlagen der Entscheidungstheorie skizzieren, zwei bekannte Verfahren - das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip - vorstellen und anhand eines praktischen Beispiels aus der Vorlesung die Vorgehensweise veranschaulichen. Der Fokus liegt allerdings auf einem der Likelihood-Funktion zugrunde liegenden Entscheidungsverfahren: Im Hauptteil werden zunächst die der Likelihood zu Grunde liegende Idee und die Annahmen sowie Eigenschaften der Likelihood-Funktion erläutert und danach Entscheidungsverfahren und ihre Umsetzung eingeführt, die auf ihr basieren.

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• Plný název: Likelihood-basierte Entscheidungstheorie unter Unsicherheit. Das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip
• Autor: Claudio Salvati
• Jazyk: Němčina
• Vazba: Brožovaná
• Počet stran: 28
• EAN: 9783668449152
• ISBN: 3668449155
• ID: 16506266
• Nakladatelství: Grin Publishing
• Hmotnost: 55 g
• Rozměry: 210 × 148 × 1 mm
• Rok vydání: 2017

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