Bayes estimator
http://dbpedia.org/resource/Bayes_estimator an entity of type: Thing
In estimation theory and decision theory, a Bayes estimator or a Bayes action is an estimator or decision rule that minimizes the posterior expected value of a loss function (i.e., the posterior expected loss). Equivalently, it maximizes the posterior expectation of a utility function. An alternative way of formulating an estimator within Bayesian statistics is maximum a posteriori estimation.
rdf:langString
In teoria della stima e teoria delle decisioni, uno stimatore di Bayes, o un'azione di Bayes, è uno stimatore o che minimizza il valore atteso della probabilità a posteriori o di una funzione di perdita (cioè la perdita attesa a posteriori). Equivalentemente, essa massimizza il valore atteso a posteriori di una funzione di utilità. Una forma alternativa di formulazione di uno estimatore nell'ambito della statistica bayesiana è la stima del massimo a posteriori.
rdf:langString
결정 이론과 추정 이론에서 베이즈 추정량(영어: Bayesian estimator)은 함수의 사후 을 최대화하거나 손실 함수의 사후 예측 값을 최소화하기 위한 추정량 또는 결정 규칙이다. (사전 확률 참조)
rdf:langString
В математической статистике и теории принятия решений байесовская оценка решения — это статистическая оценка, минимизирующая апостериорное математическое ожидание функции потерь (то есть апостериорное ожидание потерь). Иначе говоря, она максимизирует апостериорное математическое ожидание функции полезности. В рамках теории Байеса данную оценку можно определить как оценку апостериорного максимума.
rdf:langString
У теорії оцінювання та теорії рішень ба́єсова оці́нка або ба́єсова дія є оцінкою або , що мінімізує апостеріорне математичне сподівання функції втрат (тобто, апостеріо́рні очі́кувані втра́ти). Рівносильно, вона максимізує апостеріорне математичне сподівання функції корисності. Альтернативним способом формулювання оцінки в баєсовій статистиці є оцінка апостеріорного максимуму.
rdf:langString
Ein Bayes-Schätzer (IPA: [ˈbɛɪ̯zˌʃɛt͡sɐ], ; benannt nach Thomas Bayes) 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 angewen
rdf:langString
rdf:langString
Bayes-Schätzer
rdf:langString
Bayes estimator
rdf:langString
Stimatore di Bayes
rdf:langString
베이즈 추정량
rdf:langString
Байесовская оценка решения
rdf:langString
Баєсова оцінка
xsd:integer
6978815
xsd:integer
1043846204
rdf:langString
p/b015420
rdf:langString
Bayesian estimator
rdf:langString
Ein Bayes-Schätzer (IPA: [ˈbɛɪ̯zˌʃɛt͡sɐ], ; benannt nach Thomas Bayes) 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.
rdf:langString
In estimation theory and decision theory, a Bayes estimator or a Bayes action is an estimator or decision rule that minimizes the posterior expected value of a loss function (i.e., the posterior expected loss). Equivalently, it maximizes the posterior expectation of a utility function. An alternative way of formulating an estimator within Bayesian statistics is maximum a posteriori estimation.
rdf:langString
In teoria della stima e teoria delle decisioni, uno stimatore di Bayes, o un'azione di Bayes, è uno stimatore o che minimizza il valore atteso della probabilità a posteriori o di una funzione di perdita (cioè la perdita attesa a posteriori). Equivalentemente, essa massimizza il valore atteso a posteriori di una funzione di utilità. Una forma alternativa di formulazione di uno estimatore nell'ambito della statistica bayesiana è la stima del massimo a posteriori.
rdf:langString
결정 이론과 추정 이론에서 베이즈 추정량(영어: Bayesian estimator)은 함수의 사후 을 최대화하거나 손실 함수의 사후 예측 값을 최소화하기 위한 추정량 또는 결정 규칙이다. (사전 확률 참조)
rdf:langString
В математической статистике и теории принятия решений байесовская оценка решения — это статистическая оценка, минимизирующая апостериорное математическое ожидание функции потерь (то есть апостериорное ожидание потерь). Иначе говоря, она максимизирует апостериорное математическое ожидание функции полезности. В рамках теории Байеса данную оценку можно определить как оценку апостериорного максимума.
rdf:langString
У теорії оцінювання та теорії рішень ба́єсова оці́нка або ба́єсова дія є оцінкою або , що мінімізує апостеріорне математичне сподівання функції втрат (тобто, апостеріо́рні очі́кувані втра́ти). Рівносильно, вона максимізує апостеріорне математичне сподівання функції корисності. Альтернативним способом формулювання оцінки в баєсовій статистиці є оцінка апостеріорного максимуму.
xsd:nonNegativeInteger
22226