Zusammenfassung
Im folgenden werden zwei Modelle behandelt, die aus dem linearen Modell entwickelt werden, nämlich das Modell der Prädiktion und Filterung und das lineare Modell mit unbekannten Varianz- und Kovarianzkomponenten. Außerdem wird auf die Mustererkennung und auf Entscheidungen in Systemen mit Unsicherheiten durch Bayes-Netze eingegangen.
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Koch, KR. (2000). Spezielle Modelle und Anwendungen. In: Einführung in die Bayes-Statistik. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-56970-8_5
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