Bayes estimation example


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Bayes-Schätzer bei einem Binomialmodell: A-posteriori-Modus, Median und Erwartungswert
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Bayes-Schätzer

Ein Bayes-Schätzer ist in der mathematischen Statistik eine Schätzfunktion, die zusätzlich zu den beobachteten Daten eventuell vorhandenes Vorwissen über einen zu schätzenden Parameter berücksichtigt. Gemäß der Vorgehensweise der bayesschen Statistik wird dieses Vorwissen durch eine Verteilung für den Parameter modelliert, die A-priori-Verteilung. Mit dem Satz von Bayes ergibt sich die bedingte Verteilung des Parameters unter den Beobachtungsdaten, die A-posteriori-Verteilung. Um daraus einen eindeutigen Schätzwert zu erhalten, werden Lagemaße der A-posteriori-Verteilung, wie Erwartungswert, Modus oder Median, als sogenannte Bayes-Schätzer verwendet. Da der A-posteriori-Erwartungswert der wichtigste und in der Praxis am häufigsten angewendete Schätzer ist, bezeichnen auch einige Autoren diesen als den Bayes-Schätzer. Allgemein definiert man einen Bayes-Schätzer als denjenigen Wert, der den Erwartungswert einer Verlustfunktion unter der A-posteriori-Verteilung minimiert. Für eine quadratische Verlustfunktion ergibt sich dann gerade der A-posteriori-Erwartungswert als Schätzer. .. weiterlesen