About: Bayes estimator

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- Rule:
- Inverse Functional Properties:
- "Same As":

About: Bayes estimator Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : owl:Thing, within Data Space : dbpedia.demo.openlinksw.com associated with source document(s)
QRcode icon

http://dbpedia.demo.openlinksw.com/c/9zSYBdVPJe

In estimation theory and decision theory, a Bayes estimator or a Bayes action is an estimator or decision rule that minimizes the posterior expected value of a loss function (i.e., the posterior expected loss). Equivalently, it maximizes the posterior expectation of a utility function. An alternative way of formulating an estimator within Bayesian statistics is maximum a posteriori estimation.

Attributes	Values
rdf:type	Thing
rdfs:label	Bayes-Schätzer (de) Bayes estimator (en) Stimatore di Bayes (it) 베이즈 추정량 (ko) Байесовская оценка решения (ru) Баєсова оцінка (uk)
rdfs:comment	In estimation theory and decision theory, a Bayes estimator or a Bayes action is an estimator or decision rule that minimizes the posterior expected value of a loss function (i.e., the posterior expected loss). Equivalently, it maximizes the posterior expectation of a utility function. An alternative way of formulating an estimator within Bayesian statistics is maximum a posteriori estimation. (en) In teoria della stima e teoria delle decisioni, uno stimatore di Bayes, o un'azione di Bayes, è uno stimatore o che minimizza il valore atteso della probabilità a posteriori o di una funzione di perdita (cioè la perdita attesa a posteriori). Equivalentemente, essa massimizza il valore atteso a posteriori di una funzione di utilità. Una forma alternativa di formulazione di uno estimatore nell'ambito della statistica bayesiana è la stima del massimo a posteriori. (it) 결정 이론과 추정 이론에서 베이즈 추정량(영어: Bayesian estimator)은 함수의 사후 을 최대화하거나 손실 함수의 사후 예측 값을 최소화하기 위한 추정량 또는 결정 규칙이다. (사전 확률 참조) (ko) В математической статистике и теории принятия решений байесовская оценка решения — это статистическая оценка, минимизирующая апостериорное математическое ожидание функции потерь (то есть апостериорное ожидание потерь). Иначе говоря, она максимизирует апостериорное математическое ожидание функции полезности. В рамках теории Байеса данную оценку можно определить как оценку апостериорного максимума. (ru) У теорії оцінювання та теорії рішень ба́єсова оці́нка або ба́єсова дія є оцінкою або , що мінімізує апостеріорне математичне сподівання функції втрат (тобто, апостеріо́рні очі́кувані втра́ти). Рівносильно, вона максимізує апостеріорне математичне сподівання функції корисності. Альтернативним способом формулювання оцінки в баєсовій статистиці є оцінка апостеріорного максимуму. (uk) Ein Bayes-Schätzer (IPA: [ˈbɛɪ̯zˌʃɛt͡sɐ], ; benannt nach Thomas Bayes) ist in der mathematischen Statistik eine Schätzfunktion, die zusätzlich zu den beobachteten Daten eventuell vorhandenes Vorwissen über einen zu schätzenden Parameter berücksichtigt. Gemäß der Vorgehensweise der bayesschen Statistik wird dieses Vorwissen durch eine Verteilung für den Parameter modelliert, die A-priori-Verteilung. Mit dem Satz von Bayes ergibt sich die bedingte Verteilung des Parameters unter den Beobachtungsdaten, die A-posteriori-Verteilung. Um daraus einen eindeutigen Schätzwert zu erhalten, werden Lagemaße der A-posteriori-Verteilung, wie Erwartungswert, Modus oder Median, als sogenannte Bayes-Schätzer verwendet. Da der A-posteriori-Erwartungswert der wichtigste und in der Praxis am häufigsten angewen (de)
rdfs:seeAlso	Admissible decision rule dbr:Generalized_Bayes_rules
dct:subject	Estimator Bayesian estimation
Wikipage page ID	6978815 (xsd:integer)
Wikipage revision ID	1043846204 (xsd:integer)
Link from a Wikipage to another Wikipage	Bayesian statistics Quantile Bayes' theorem Beta distribution Uniform distribution (continuous) Decision rule Decision theory Convergence of random variables Measure (mathematics) Estimation theory Estimator Generalized expected utility Gamma distribution Conjugate prior Location parameter Empirical Bayes method Parametric statistics Pareto distribution Admissible decision rule Estimator Weighted arithmetic mean Law of total expectation Law of total variance Expected value Non-informative prior Normal distribution Parametric family Gaussian distribution Posterior probability Internet Movie Database Efficiency (statistics) Bayesian estimation Poisson distribution Maximum likelihood estimator Mean square error Iid Loss function Maximum a posteriori estimation Maximum likelihood Mean squared error Utility Non-parametric statistics Robust statistics Fisher information Recursive Bayesian estimation Stein's phenomenon Asymptotically unbiased Discrete set Improper prior Prior distribution Posterior distribution Posterior mode
Link from a Wikipage to an external page	http://cnx.org/content/m11660/latest/
sameAs	Bayes estimator Bayes estimator Bayes estimator Bayes estimator Bayes estimator Bayes estimator Bayes estimator Bayes estimator Bayes estimator Bayes estimator
dbp:wikiPageUsesTemplate	dbt:Springer dbt:Cite_book dbt:Main dbt:More_footnotes dbt:Reflist dbt:See_also dbt:Short_description dbt:Statistics dbt:Bayesian_statistics
id	p/b015420 (en)
title	Bayesian estimator (en)
has abstract	Ein Bayes-Schätzer (IPA: [ˈbɛɪ̯zˌʃɛt͡sɐ], ; benannt nach Thomas Bayes) ist in der mathematischen Statistik eine Schätzfunktion, die zusätzlich zu den beobachteten Daten eventuell vorhandenes Vorwissen über einen zu schätzenden Parameter berücksichtigt. Gemäß der Vorgehensweise der bayesschen Statistik wird dieses Vorwissen durch eine Verteilung für den Parameter modelliert, die A-priori-Verteilung. Mit dem Satz von Bayes ergibt sich die bedingte Verteilung des Parameters unter den Beobachtungsdaten, die A-posteriori-Verteilung. Um daraus einen eindeutigen Schätzwert zu erhalten, werden Lagemaße der A-posteriori-Verteilung, wie Erwartungswert, Modus oder Median, als sogenannte Bayes-Schätzer verwendet. Da der A-posteriori-Erwartungswert der wichtigste und in der Praxis am häufigsten angewendete Schätzer ist, bezeichnen auch einige Autoren diesen als den Bayes-Schätzer.Allgemein definiert man einen Bayes-Schätzer als denjenigen Wert, der den Erwartungswert einer Verlustfunktion unter der A-posteriori-Verteilung minimiert. Für eine quadratische Verlustfunktion ergibt sich dann gerade der A-posteriori-Erwartungswert als Schätzer. (de) In estimation theory and decision theory, a Bayes estimator or a Bayes action is an estimator or decision rule that minimizes the posterior expected value of a loss function (i.e., the posterior expected loss). Equivalently, it maximizes the posterior expectation of a utility function. An alternative way of formulating an estimator within Bayesian statistics is maximum a posteriori estimation. (en) In teoria della stima e teoria delle decisioni, uno stimatore di Bayes, o un'azione di Bayes, è uno stimatore o che minimizza il valore atteso della probabilità a posteriori o di una funzione di perdita (cioè la perdita attesa a posteriori). Equivalentemente, essa massimizza il valore atteso a posteriori di una funzione di utilità. Una forma alternativa di formulazione di uno estimatore nell'ambito della statistica bayesiana è la stima del massimo a posteriori. (it) 결정 이론과 추정 이론에서 베이즈 추정량(영어: Bayesian estimator)은 함수의 사후 을 최대화하거나 손실 함수의 사후 예측 값을 최소화하기 위한 추정량 또는 결정 규칙이다. (사전 확률 참조) (ko) В математической статистике и теории принятия решений байесовская оценка решения — это статистическая оценка, минимизирующая апостериорное математическое ожидание функции потерь (то есть апостериорное ожидание потерь). Иначе говоря, она максимизирует апостериорное математическое ожидание функции полезности. В рамках теории Байеса данную оценку можно определить как оценку апостериорного максимума. (ru) У теорії оцінювання та теорії рішень ба́єсова оці́нка або ба́єсова дія є оцінкою або , що мінімізує апостеріорне математичне сподівання функції втрат (тобто, апостеріо́рні очі́кувані втра́ти). Рівносильно, вона максимізує апостеріорне математичне сподівання функції корисності. Альтернативним способом формулювання оцінки в баєсовій статистиці є оцінка апостеріорного максимуму. (uk)
gold:hypernym	Estimator

Faceted Search & Find service v1.17_git147 as of Sep 06 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 08.03.3332 as of Dec 5 2024, on Linux (x86_64-generic-linux-glibc212), Single-Server Edition (378 GB total memory, 68 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2025 OpenLink Software