Nehodí se? Vůbec nevadí! U nás můžete do 30 dní vrátit
S dárkovým poukazem nešlápnete vedle. Obdarovaný si za dárkový poukaz může vybrat cokoliv z naší nabídky.
30 dní na vrácení zboží
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.