Likelihood Prinzip [Likelihood Principle]
Definition: Die Vorstellung, dass alle in den Daten enthaltenen schlussfolgerelevanten Informationen von der Likelihood geliefert werden. Das Prinzip besagt, dass die Likelihood Funktion verwendet werden kann, um die Plausibilität verschiedener Parameterwerte zu vergleichen. Während Bayesianer:innen und Likelihood-Theoretiker:innen dem Likelihood Prinzip zustimmen, tun dies Neyman-Pearson-Theoretiker:innen nicht, da Signifikanztests das Likelihood Prinzip verletzen, weil sie Informationen berücksichtigen, die nicht in der Likelihood enthalten sind.
Verwandte Begriffe: Bayesian inference, Likelihood Function
Referenzen:
- Dienes, Z. (2008). Understanding psychology as a science: An introduction to scientific and statistical inference. Macmillan International Higher Education.
- Geyer, C. J. (2003). Maximum Likelihood in R (pp. 1–9). Open Science Framework.
- Geyer, C. J. (2007). Stat 5102 Notes: Maximum Likelihood (pp. 1–8). Open Science Framework.
Verfasst und Überprüft von: Alaa Aldoh, Sam Parsons, Flávio Azevedo