Diskussion:Maximum-a-posteriori-Schätzung

message: Was Bayessche Schätzer angeht: Ich verwende MCMC-Verfahren, um die Parameter eine ökonometrischen Modells zu schätzen. Heraus kommen a-posteriori-Verteilungsfunktionen für die Parameter. Was Du vorschlägst sind wohl Punktschätzer. Die Idee ist ähnlich, aber die Durchführung verschieden, dass ist mir aber erst später aufgefallen, als ich in der Vorlesung saß. Was die a-posteriori-Verteilungen angeht: Du willst ihre Dichtefunktion maximieren, oder habe ich das falsch verstanden? Da frage ich mich dann doch, wie man analytisch eine a-posteriori-Dichtefunktion herleiten soll. Ein Beispiel wäre vielleicht wirklich ganz nett. --Smeyen | Disk 22:42, 16. Jan. 2007 (CET)
thread_title:  Monte Carlo und  MAP 

message: Relativ weit unten steht Die MAP-Methode maximiert die unbekannten Parameter der unterstellten Verteilung, .... Ist die Formulierung maximiert hier richtig? Wäre es nicht präziser zu sagen, die Methode nähert die Parameter, indem sie deren Wahrscheinlichkeit maximiert?--Lizziemcguire 22:04, 23. Okt. 2007 (CEST)
thread_title:  Frage zur Formulierung 

message: Ich habe den Artikel umgeschrieben, da er m.E. gravierende Fehler enthielt (z.B. die in der obigen Diskussion aufgeführten Punkte). Ausserdem schien mir dass der Autor die wesentlichen Unterschiede zwischen bayesianischer und frequentistischer Statistik nicht kannte.
Ich habe mich bei meiner Neufassung vor allem am englischen Artikel orientiert. -- Bw234 22:38, 9. Jan. 2011 (CET)
thread_title: Neuformulierung des Artikels

message: Im Artikel steht:
 Jetzt sei angenommen, dass ein gewisses Vorwissen über den Anteil der roten Kugeln bekannt ist, das sich in einer \operatorname{Beta}\left(5,5\right)-Verteilung ausdrücken lässt. Das entspricht beispielsweise dem Vorwissen, dass schon einmal 4 von 8 gezogenen Kugeln rot waren.
Dieser Bezug (\operatorname{Beta}\left(5,5\right) = Vorwissen „schon mal 4 von 8 gezogenen Kugeln rot“) wird nicht näher erläutert (weder hier noch im Artikel Beta-Verteilung, wenn ich dort nichts überlesen habe). Mir ist er auch nicht klar. Sollte er nicht erläutert werden? Oder gibt es vielleicht irgendwo eine Erläuterung, die man verlinken könnte? --78.54.239.39 11:25, 6. Mär. 2018 (CET)
thread_title:  Erläuterung nötig 

message: Bayessche Statistiker drücken in der Regel die (A-posteriori-)Information über einen unbekannten Parameter in einer Wahrscheinlichkeitsverteilung aus, und nicht in einem Punktschätzer.
Was ist der Sinn dieses Satzes? Punktschätzer sind doch gerade dafür da, unbekannte Parameter einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zu schätzen. Oder ist mit diesem Satz gemeint, dass Bayes’sche Statistiker die A-Posteriori-Information als Wahrscheinlichkeitsverteilung der unbekannten Parameter ausdrücken (statt als ein konkreter Wert bzw. eine Wertekombination der unbekannten Parameter, wie sie der Punktschätzer liefert)? Das klingt mir sinnvoller und „richtiger“. --78.55.89.30 15:54, 8. Mär. 2018 (CET)
thread_title:  Sinnloser Satz 

message: Allerdings ist für einen streng frequentistischen Statistiker die Verwendung einer A-Priori-Verteilung inakzeptabel.
Warum eigentlich? Was würde einen Frequentisten daran stören, einen Parameter als Zufallsgröße aufzufassen und dann den Modus von dessen bedingter Verteilung zu schätzen? (Das, was Bayes’sche Statistiker „A-Priori-Verteilung“ nennen, ist ja nichts weiter als die unbedingte Wahrscheinlichkeitsverteilung dieser Zufallsgröße.) Mischverteilungen sollten schließlich auch für Frequentisten möglich sein. --78.55.89.30 15:59, 8. Mär. 2018 (CET)
replies: text: „inakzeptabel“ ist vielleicht ein bisschen heftig, aber wenn ein „frequentistischer Statistiker“ annimmt, dass der unbekannte Parameter eine Zufallsgröße ist, dann betreibt er halt bayessche Statistik ;) -- HilberTraum (d, m) 19:54, 8. Mär. 2018 (CET)
thread_title:  Frequentisten mögen keine A-Priori-Verteilungen?