Baysianische Statistik

Question 1

Kennwerte eines diagnostischen Tests

Answer 1

Prävalenz
Sensitivität
Spezivität

Question 2

Wie werden a priori WSK zu a posterori WSK

Answer 2

durch neue Info

Question 3

Hypothesenprüfung nach Bayes Vorteile

Answer 3

Quantifiziert Evidenz, anstatt eine alles-oder-nichts-Entscheidung zu erzwingen (inkl. Irrtumswahrscheinlichkeit)
Es lässt sich der Verlauf der Evidenz mit steigender Datenmenge beobachten
Bezieht sich immer auf konkrete Daten und nicht auf hypothetische Verteilungen

Question 4

Das Verhältnis der Vorhersagewerte

Answer 4

ist der Bayes-Faktor (BF)

Question 5

(likelihood =

Answer 5

Wahrscheinlichkeit für die Daten, wenn die Hypothese gegeben ist)

Question 6

BF = 1-3:

Answer 6

anekdotenhaft,

Question 7

3-10:

Answer 7

moderat,

Question 8

10-30:

Answer 8

stark

Question 9

, 30-100:

Answer 9

sehr stark;

Question 10

> 100:

Answer 10

extrem

Question 11

Bayes Faktor

Answer 11

Verhältniss der Vorhersagewerte (likelihood=Wsk für die Dtaen wenn die Hypothese gegeben ist)