Differences

This shows you the differences between two versions of the page.

--- teaching:wt23:proseminar [2022/10/26 01:23]
ipa [Ort & Zeit:]
+++ teaching:wt23:proseminar [2022/10/26 15:53]
ipa [Einführung in die Bayes-Statistik (Proseminar/Seminar)]
@@ Line 2: / Line 2: @@
 Bayessche Methoden nutzen vorgegebene Information oder Annahmen zur Parameterchätzung und Bewertung von Hypothesen. Sie unterscheiden sich von //klassischen Methoden//, bei denen Schlüsse nur aus der Stichprobe auf Eigenschaften der Gesamtheit gezogen werden. Sie beinhalten //subjektive// Wahrscheinlichkeiten, die aus der mathematischen Perspektive exakt interpretierbar sind.
-Die Bayessche Analysis behandelt Parameter als Zufallsvariablen, welchen //apriori// Wahrscheinlichkeiten bzgl. einem Modell zugeordnet werden. Mit Hilfe von dem Bayes Theorem erlaubt diese Sichtweise eine systematische Anpassung dieser Warscheinlichkeiten und bringt Vorteile für Ansätze zur Daten Analyse sowie Verbesserung von statistischer Modellierung. Darüber hinaus vereinfacht dies die Untersuchung von Unsicherheiten in dem zugrundeliegenden Model und dessen Parameter.
+Die Bayessche Analysis behandelt Parameter als Zufallsvariablen, welchen //apriori// Wahrscheinlichkeiten bzgl. einem Modell zugeordnet werden. Mit Hilfe des Bayesschen Theorems erlaubt diese Sichtweise eine systematische Anpassung dieser Wahrscheinlichkeiten und bringt Vorteile für Ansätze zur Datenanalyse und für die statistische Modellierung. Darüber hinaus vereinfacht dies die Untersuchung von Unsicherheiten in dem zugrundeliegenden Model und dessen Parameter.
 In diesem Proseminar/Seminar werden wir die Grundprizipien der Bayesian-Statistik behaldeln.
@@ Line 23: / Line 23: @@
-===== Anmeldung: =====
+==== Anmeldung: ====
 Via [[https://muesli.mathi.uni-heidelberg.de/|Müsli]]. Sonstige Fragen bei daniel.gonzalez (at) iwr.uni (minus) heidelberg.de
-===== Beginn: =====
+==== Beginn: ====
 .11.2022: Vorbesprechung und Themenvorgabe.