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.
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.
Ursprünglich verfasst von: Alaa Aldoh
Überprüft von: Sam Parsons, Flávio Azevedo
Übersetzt von: Helena Hartmann
Übersetzung überprüft von: Susanne Vogel, Jennifer Mattschey
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