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
Eine Anmeldung bzw. Einschreibung ist in TISS und TUWEL möglich.
Beginn/Vorbesprechung 2.3. 14h ZOOM Termin in Tuwel
