BayesMethoden
BayesMethoden beziehen sich auf statistische Verfahren, die auf Bayes' Theorem basieren. Sie aktualisieren Vorwissen (Priors) mit neuen Daten, um eine Posteriorverteilung über unbekannte Größen zu erhalten. Im Gegensatz zu vielen Frequentist-Ansätzen liefern Bayes-Methoden Wahrscheinlichkeiten über Parameter statt über lange Häufigkeiten.
Zentrale Konzepte sind Priors, Likelihood und Posterior. Der Prior pi(θ) codiert vorläufige Unsicherheit, die Likelihood L(D|θ)
Zur Berechnung des Posterior bei einfachen Modellen genügt oft eine analytische Lösung. Komplexe Modelle erfordern numerische
Anwendungen finden sich in Wissenschaften und Technik: Parameterschätzung, Modellvergleich, Vorhersage und Entscheidung unter Unsicherheit. BayesMethoden werden
Vorteile sind ein konsistentes probabilistisches Framework, die Einbindung von Vorwissen und gute Leistungen bei kleinen Datenmengen.