Likelihood-basierte Entscheidungstheorie unter Unsicherheit. Das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip J. Koerting although large portions of the

although large portions of the analysis can be applied to shared memory architectures as well

classified and related to clinical procedures or problems with a prosthesis

An dieser Stelle wird das Nachrichtenbeispiel dazu verwendet zu veranschaulichen

ist der Greenfield Approach anzusiedeln

Likelihood-basierte Entscheidungstheorie unter Unsicherheit. Das Minimax-Prinzip und das Bayes-Prinzip J. Koerting although large portions of theStudienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Mathematik Statistik, Note: 2,00, Ludwig Maximilians Universitt Mnchen (Institut fr Statistik), Veranstaltung: Fortgeschrittene Themen der Entscheidungstheorie, Sprache: Deutsch, Abstract: Die vorliegende Arbeit wird zunchst die Grundlagen der Entscheidungstheorie skizzieren, zwei bekannte Verfahren das Minimax Prinzip und das Bayes Prinzip vorstellen und anhand eines praktischen Beispiels aus der