Zusammenfassung
Nach dem Plausibilitätsprinzip (vgl. Abschnitt 35) ist alle wesentliche Information über den Parameter eines stochastischen Modells X ~ f (· | θ), θ ∈ Θ, die aus beobachteten Daten D = (x1, ..., x n ) gewonnen werden kann, in der Plausibilitätsfunktion l (θ; D) enthalten. (Das stochastische Modell kann auch diskret sein; hier wird der kontinuierliche Fall behandelt.) Damit ist a-posteriori, also nach der Beobachtung der Daten, alle wesentliche Information über θ in der A-posteriori-Verteilung π (θ | D) von \( \tilde \theta \) enthalten. Die Information in der A-posteriori-Verteilung kann auf verschiedene Arten verwendet werden.
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Viertl, R.K.W. (1990). Verwertung der A-posteriori-Verteilung. In: Einführung in die Stochastik. Springer, Vienna. https://doi.org/10.1007/978-3-7091-3319-4_36
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DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-7091-3319-4_36
Publisher Name: Springer, Vienna
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