Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage.die Bayes-Statistik inverschiedenen Modellen
anzuwenden. Theoretische Kenntnisse (bedingte Erwatung unter einer Sigma-Algebra) wie auch praktische Umsetzung (R-Programmierung) wurden erworben.
Bayes-Prinzip, a-priori - a-posteriori Verteilungen, konjugierte Modelle, parametrische und nichtprametrische Bayes-Verfahren, Entscheidungstheorie, Asymptotik, MCMC Methoden, Information, Multivariate Bayes Verfahren
Übungsaufgaben für die Erstellung solcher lernender Modelle, Software Erstellung und Implementierung, Beweisführung der Optimalitätsaussagen
