Plausibilitätsregionen

Plausibilitätsregionen sind ein Konzept aus Statistik, Modellierung und Datenanalyse, das die Menge von Zuständen oder Parametern beschreibt, die unter Berücksichtigung von beobachteten Daten und vorhandenem Vorwissen als plausibel gelten. Sie dienen dazu, Unsicherheit zu strukturieren und realistische Szenarien sichtbar zu machen.

Typischerweise werden Plausibilitätsregionen als Mengen beschrieben, deren Plausibilitätswert – zum Beispiel die Posterior-Wahrscheinlichkeit oder die Likelihood – eine festgelegte Schwelle überschreitet. In bayesschen Ansätzen entsprechen sie Credible Regions; in regelbasierten oder domänenwissenorientierten Ansätzen können Grenzwerte durch Praxisregeln festgelegt werden. Die Bestimmung erfolgt häufig durch Monte-Carlo-Simulationen oder MCMC-Verfahren, durch Likelihood-Maximierung oder durch Sampling aus der Posteriorverteilung. Räumliche Strukturen können ebenfalls berücksichtigt werden.

Anwendungsgebiete umfassen Geostatistik, Umweltmodellierung, Risikoanalyse, Sensorfusion und Forensik, wo Plausibilitätsregionen helfen, Ausreißer zu erkennen, Prioritäten zu setzen oder Entscheidungen unter Unsicherheit zu unterstützen.

Beziehungen zu ähnlichen Konzepten: Plausibilitätsregionen unterscheiden sich von klassischen Konfidenz- oder Credible-Regionen, indem sie stärker domänenbasiert und pragmatisch definiert sind und oft auf Plausibilität statt auf formale Abdeckung abzielen. Herausforderungen sind die Subjektivität der Grenzziehung, Empfindlichkeit gegenüber Priors und Modellmisspecification sowie der Rechenaufwand.

Siehe auch: Plausibilität, Credible Interval, Unsicherheitsquantifizierung, Bayessche Inferenz.