Bayessche Inferenz

Bayesianische Inferenz ist ein methodischer Ansatz, der auf der Bayes'schen Regel basiert und zur Schätzung von Parametern und ihrer vollständigen A-posteriori-Verteilung verwendet wird. Ihr zentrales Ziel besteht darin, die A-posteriori-Wahrscheinlichkeit von Parametern unter Berücksichtigung bekannter A-priori-Wahrscheinlichkeiten und beobachteter Daten zu bestimmen, wodurch eine umfassendere Quantifizierung von Unsicherheit ermöglicht wird. Diese Methode hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie Statistik, Maschinelles Lernen und Datenwissenschaft und eignet sich besonders zur Bewältigung komplexer Modelle und kleiner Stichproben.