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    Posterior distribution

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    Definition

    Eine Möglichkeit, das aktualisierte Wissen bei der Bayes’schen Inferenz zusammenzufassen, wobei das vorherige Wissen (prior knowledge) mit den beobachteten Daten abgeglichen wird. In der Statistik sind Posterior-Verteilungen proportional zum Produkt aus der Wahrscheinlichkeitsfunktion und dem Prior. Eine Posterior-Wahrscheinlichkeitsverteilung gibt die (Un-)Gewissheit über einen bestimmten Parameterwert an.

    Verwandte Begriffe: Bayes-Faktor, Bayessche Inferenz, Bayes’sche Parameter-Schätzung, Likelihood-Funktion, a-priori Verteilung

    Referenzen:

    • Dienes, Z. (2014). Using Bayes to get the most out of non-significant results. Frontiers in Psychology, 5, 781. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2014.00781
    • Lüdtke, O., Ulitzsch, E., & Robitzsch, A. (2020). A Comparison of Penalized Maximum Likelihood Estimation and Markov Chain Monte Carlo Techniques for Estimating Confirmatory Factor Analysis Models with Small Sample Sizes . https://doi.org/10.31234/osf.io/u3qag
    • van de Schoot, R., Depaoli, S., King, R., et al. (2021). Bayesian statistics and modelling. Nature Reviews Methods Primers, 1(1), 1–26. https://doi.org/10.1038/s43586-020-00001-2

    Ursprünglich verfasst von: Alaa AlDoh

    Überprüft von: Adam Parker, Jamie P. Cockcroft, Julia Wolska, Yu-Fang Yang, Charlotte R. Pennington

    Übersetzt von: Susanne Vogel

    Übersetzung überprüft von: Helena Hartmann, Jennifer Mattschey

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