Diskussion:Bayessche Statistik

message: Angesichts der superaktuellen Quellenlage des entsprechenden englischen Artikels fragt man sich, wie rückständig eigentlich deutsche Unis hier sind, oder wie schreibfaul die deutschen Mathematiker. HJJHolm (Diskussion) 12:19, 28. Okt. 2013 (CET)
replies: text: Meinst du, dass es kaum deutschsprachige Literatur zum Thema gibt? Das stimmt wohl, aber eher nicht, weil man an deutschen Uni "faul" oder "rückständig" ist, sondern weil man so "fortschrittlich" ist und auf Englisch veröffentlicht. Ich schau man demnächst, wie man den Literaturabschnitt ausbauen kann. -- HilberTraum (Diskussion) 08:06, 29. Okt. 2013 (CET)
replies: text:  Es scheint zumindest so, dass der Bayes'sche Ansatz eher weniger von deutschen Autoren gepflegt wird, wie ein Blick in google-Scholar lehrt.HJJHolm (Diskussion) 09:21, 5. Jul. 2014 (CEST)
thread_title:  Literatur 

message: Es muss hier erlaubt sein, auch mal den Verstand einzuschalten: Als Beispiel für eine Bayesche Anwendung wird in Lehrbüchern häufig die Situation etwa mehrerer Ersatzteillieferanten mit bekannten Fehlerhäufigkeiten dargestellt. Es wird dann wunderbar mit Hilfe der Bayesschen Formel berechnet, dass ein (mathematikerüblich stillschweigend, aber wirklichkeitsfremd als ungekennzeichnet anzunehmendes) fehlerhaftes Ersatzteil mit soundsovieler Wahrscheinlichkeit von einer bestimmte Firma stamme. Es wird aber der Realitätsbezug dieser Rechnung verschwiegen, nämlich, dass diese Wahrscheinlichkeit erstens für JEDES fehlerhafte Ersatzteil zutrifft, und zweitens in keiner Weise eine Regressforderung gegenüber dieser "wahrscheinlichen" Lieferfirma" begründen kann. Und so bleibt die berechtigte Frage, was das Ganze eigentlich soll, denn welche Firma prozentual den meisten Schrott liefert, war ja bereits die Eingabe, mit dem tollen Terminus "prior probability". Von derartiger Logik ist übrigens der englische Artikel auch völlig frei. HJJHolm (Diskussion) 16:00, 22. Jun. 2014 (CEST)
replies: text: Gilt diese Kritik nun dem Artikel oder Bayesianischer Statistik? Da der Artikel das benannte Beispiel nicht bringt (es ist mir bisher auch nicht begegnet) ist das wohl doch eher Fehl am Platz hier. Ansonsten bleibt, dass Bayesianische Statistik eine Platz in der Statistik hat (mit handfesten Vorteilen). Insofern ist an der Relevanz des Artikels nichts auszusetzen.--Rbb (Diskussion) 10:36, 5. Jul. 2014 (CEST)

text: Sorry, Beitrag war von mir, Signatur habe ich gerade unter meinen Beitrag nachgetragen. Der Artikel koennte sicherlich besser sein und ich plane daran zu arbeiten. Der Artikel wird dem Bayesianischen Ansatz in sofern nicht gerecht, dass er kaum das Arbeiten mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen illustriert und das Hypothesentest-Beispiel ist schon sehr Grenzwertig weil es sich schon irgendwo zwischen  Bayesscher Statistik und ad-hoc Methoden bewegt. Man kann eben nicht Bayesianische Statistik ohne Wahrscheinlichkeitsverteilungen erlaeutern (ansonsten erklaert man einfach Bayesianische Wahrscheinlichkeitsrechnung). --Rbb (Diskussion) 10:36, 5. Jul. 2014 (CEST)

text: Der Hauptvorteil dürfte sein, dass man sehr flexibel bereits bestehendes Vorwissen über eine zu schätzende oder zu testende Größe zusätzlich zu den Beobachtungsdaten berücksichtigen kann. So kann man beispielsweise bei unterschiedlichen Experimenten nach und nach immer mehr Information über die Größe sammeln und die Ergebnisse werden immer genauer. Dieser Hauptvorteil ist aber auch der Hauptnachteil, denn man braucht immer A-priori-Annahmen und wenn man nicht aufpasst, kann das schnell willkürlich/subjektiv werden oder zumindest so wirken. -- HilberTraum (Diskussion) 20:16, 5. Jul. 2014 (CEST)
replies: text:  Entsprechend versuche ich gerade unter Benutzer:Rbb/Bayesianische_Statistik den Artikel umzuschreiben, dass er den sequentiellen Aspekt und die Prioren anschaulich macht, gerade schreibe ich an der Bayesstatistik beim Muenzwurf, als zweites Beispiel schwebt mir eine bayesianische lineare Regression vor, bei der man Standardabweichungen der Koeffizienten erhaelt. Imho fehlt dem Artikel auch eine Behandlung des Themas subjektive und objektive Prioren bzw. konjugierte Prioren und eine Illustration von Unterschieden zu ad-hoc Methoden wie Maximum Likelihood. Als Nachteil wuerde ich Prioren nicht sehen, allenfalls wenn sie komplett falsch gewaehlt sind. Im Zweifel kann man einen breit verteilten Prior waehlen und erhaelt so eine Unsicherheit im Ergebnis und hat damit ein Mass fuer die Vertrauenswuerdigkeit des Erwartungswerts des Posteriors. --Rbb (Diskussion) 08:40, 6. Jul. 2014 (CEST)

text: Ich möchte betonen, dass das keine Wortschöpfung aus meiner Feder ist und ich im moment, wo dieser Begriff nochmal aufgegriffen wurde, ich ihn fast schon wieder streichen möchte. Die Likelihood ist eher eine Datenwahrscheinlichkeit oder eine Daten-im-Modellvergleichs-Wahrscheinlichkeit. Es gibt auch noch die Übersetzung "Mutmaßlichkeit", wobei Likelihood in der Fachliteratur so gut wie nie übersetzt zu finden ist. Es ist ein anerkannter Fachbegriff. --Rbb (Diskussion) 18:55, 12. Jul. 2014 (CEST)
replies: text: Richtig, aber nur, weil die Engländer die Möglichkeit haben, auf germanische UND romanische Wurzeln zurückzugreifen, auch, wenn diese in der Alltagssprache das Gleiche bedeuten. Eine treffende Eindeutschung bzw. Übersetzung in die Muttersprache ist für ein gutes Verständnis oder "Klar machen" extrem hilfreich, nicht nur für Anfänger. Dass die "Modellwahrscheinlichkeit" auf die Daten zu beziehen ist, ist zwar richtig, ergibt sich ja aus der Formel. HJJHolm (Diskussion) 10:44, 13. Jul. 2014 (CEST)
replies: text: Insbesondere spricht für Likelihood, das sämtliche deutschsprachige Literatur den Begriff Likelihood verwendet. Auch durchaus alte Werke. An Likelihood als Primärbezeichnung führt kein Weg vorbei, alle anderen Bezeichnungen können lediglich als Gedankenstütze dienen. Wer Likelihood als "Mutmaßlichkeit" oder "Modellwahrscheinlichkeit" bezeichnet wird nicht verstanden werden. Insbesondere sollte man einer Verwechslung von Posterior und Likelihood durch nicht eindeutige Bezeichnungen keinen Vorschub leisten --Rbb (Diskussion) 23:25, 14. Jul. 2014 (CEST)
thread_title:  Nicht überzeugend 

message: …hat sich, da ich fast eine Stunde an dem Artikel saß, zeitlich mit Deiner überschnitten. Ich habe versucht, nachträglich alle Deine Änderungen mit einzubringen. Da es aber eine ganze Menge waren, kann es sein, dass ich etwas übersehen habe. — ToshikiDisku 17:21, 13. Jul. 2014 (CEST)
thread_title:  Meine Bearbeitung 

message: Ich tue mich schwer mit der Bezeichnung "modern" i. B. auf die Bayessche Statistik. Die klassischen Statistiker sind Pascal, Moivre, Bernoulli, Bayes bis Gauß.
Gauß war so gesehen der "jüngste". Schwerpunkte sind seltene Ereignisse, etwa in der Medizin seltene Krankheiten. 
--Gaschroeder  18:24, 28. Apr. 2015 (CEST)
replies: text: Schwerpunkt von was? Ja, "modern" würde ich dort auch nicht schreiben. --mfb (Diskussion) 21:59, 28. Apr. 2015 (CEST)
thread_title:  Zum Einleitungssatz 

message: Ich wollte mal ein paar Gedanken zum Artikel zur Diskussion stellen bevor ich zu einer Tag schreite.
* Im Beispiel mit Laplace's Anwendung des Bayesschen Satzes
:* Das französische Zitat halte ich für überflüssig fürs Verständnis. Der geneigte Leser kann es in der Publikation nachschlagen (oder man könnte es zu wiki quotes verschieben)
* Was ich im Artikel noch gerne sehen würde
:* Aspekte der Prior-Wahl (insbesondere die Ansätze die nicht auf konjugierten Prioren beruhen).
:* graphische Modelle (Faktor Graphen, etc.)
:* Illustration komplexerer Modelle bzw. Modellierung durch Software wie Stan, PyMC. Ich denke es wäre ein Beispiel gut, an dem man zeigen kann, dass manchmal gesampelt werden muss.
:* Ein Beispiel mit linearer Regression mit Bayesschem Ansatz in etwa der Ausführlichkeit wie das binomiale Beispiel. Damit könnte man einen weiteren konjugierten Prior illustrieren und ich hätte auch schon schöne Plots im Auge mit denen man die "Verschmiertheit" der Schätzung schön illustrieren kann.
:*Kurze Abgrenzung von nicht-bayesianischen Verfahren, also wo liegen die Unterschiede, wo konvergieren die Verfahren, warum sind ML und Bayessche Ansätze im Limit of konvergent?
Im Grunde könnte man auch Teile aus dem Abschnitt über Bayessche Statistik in Satz von Bayes hierherverschieben und einpflegen (also die hier fehlenden Aspekte einbringen und anschaulicher Formulieren).
--Rbb (Diskussion) 23:52, 14. Jul. 2014 (CEST)
thread_title:  Weitere Arbeiten am Artikel 

message: Lasst doch bitte den Hinweis auf "Vernunft" draußen. Nochmal wiedeer das Beispiel aus dem Mathe-Duden, in dem einige Zulieferfirmen mit bekannten Fehlerquoten und Lieferanteilen aufgeführt werden. Aus diesen a-priori- Daten wird dann mit der bayesschen Formel berechnet, dass man mit der höchsten PP eine der Lieferfirmen als Ursprung für ein x-beliebiges fehlerhaftes Zulieferteil bestimmen kann. Das hat nun absolut NICHTS mit Vernunft zu tun. Es reicht auch nicht als Beweis aus, diese Firma als Zulieferer dieses Stückes zu beschuldigen. Es könnte mit geringerer Wahrscheinlichkeit auch von jeder der anderen Firmen stammen. Es könnte sogar die Firma mit den geringsten Fehlerquoten treffen, wenn diese einen entsprchend hohen Lieferanteil hat. Was soll das Ganze also??? HJJHolm (Diskussion) 17:42, 9. Mär. 2015 (CET)
replies: text: Was hat der Diskussionsbeitrag mit dem Artikel zu tun? --mfb (Diskussion) 00:37, 10. Mär. 2015 (CET)
thread_title:  "Vernunft" 

message: Wie in diesem Diff zu sehen https://de.wikipedia.org/w/index.php?title=Bayessche_Statistik&diff=prev&oldid=148207038 wurden alle Verwendungen von "bayesianisch" und anderer Formen die auf -ian gebildet sind durch "bayessch" ersetzt. Die Intention ist wohl klar, vermutlich sollten von "bayesian" entlehnte Formen des Adjektivs durch im Deutschen gebildete Adjektive ("bayessch") ersetzt werden. Mein Problem damit: Meiner Erfahrung nach wird im deutsprachigen Fachumfeld überwiegend "bayesianisch" verwendet.
Siehe auch google ngrams: https://books.google.com/ngrams/graph?content=bayesianisch%2Cbayessch&year_start=1800&year_end=2000&corpus=20&smoothing=10&share=&direct_url=t1%3B%2Cbayesianisch%3B%2Cc0 bzw. häufigkeiten bei Google Suchen.
Jedenfalls finde ich es nicht angebracht über den Wikipedia-Artikel zum Thema hier den Sprachgebrauch zu lenken.
--Rbb (Diskussion) 21:23, 1. Jan. 2016 (CET)
thread_title:  Bayessch vs Bayesianisch 

message: Ich bin über den Artikel etwas verwirrt. Die Notation  mit \mathcal{M},\mathcal{D} ist m.E. völlig unüblich und auch sollte statt dem Satz von Bayes für Wahrscheinlichkeiten hier der Satz von Bayes für Dichten dargestellt werden. Auch eine Herleitung des Satzes von Bayes für Dichten fehlt.--Jonski (Diskussion)  02:22, 13. Jan. 2019 (CET)
thread_title:  Notation und anderes 

message: M.E. müsste es genau anders herum lauten: Eine Funktion des unbekannten Parameters, wenn die Daten gegeben sind.--Jonski (Diskussion)  18:07, 31. Mai 2019 (CEST)
thread_title:  Likelihood, die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Messdaten wenn der Modellparameter gegeben ist