Likelihood-basierte Entscheidungstheorie unter Unsicherheit. Das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip

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Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 2,00, Ludwig-Maximilians-Universität München (Institut für Statistik), Veranstaltung: Fortgeschrittene Themen der Entscheidungstheorie, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit wird zunächst die Grundlagen der Entscheidungstheorie skizzieren, zwei bekannte Verfahren - das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip - ...
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Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Mathematik - Statistik, Note: 2,00, Ludwig-Maximilians-Universität München (Institut für Statistik), Veranstaltung: Fortgeschrittene Themen der Entscheidungstheorie, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit wird zunächst die Grundlagen der Entscheidungstheorie skizzieren, zwei bekannte Verfahren - das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip - ...
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Details

  • ISBN: 9783668449145
  • Seitenzahl: 23
  • Kopierschutz: Kein
  • Erscheinungsdatum: 17.05.2017
  • Verlag: GRIN VERLAG
  • Sprache: Deutsch
  • Formate: pdf

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