In Bayesian statistics, a credible interval is an interval within which an unobserved parameter value falls with a particular probability. It is an interval in the domain of a posterior probability distribution or a predictive distribution. The generalisation to multivariate problems is the credible region. For example, in an experiment that determines the distribution of possible values of the parameter , if the subjective probability that lies between 35 and 45 is 0.95, then is a 95% credible interval.
| Attributes | Values |
|---|
| rdf:type
| |
| rdfs:label
| - Interval creïble (ca)
- Glaubwürdigkeitsintervall (de)
- Credible interval (en)
- Intervallo di credibilità (it)
- 신용 구간 (ko)
- 信用区間 (ja)
- Intervalo de credibilidade (pt)
- Імовірний інтервал (uk)
|
| rdfs:comment
| - In der Statistik ist ein Glaubwürdigkeitsintervall, auch Kredibilitätsintervall genannt, das bayessche Pendant zum Konfidenzintervall in der frequentistischen Statistik. Bayessche Intervallschätzer werden von der A-Posteriori-Verteilung abgeleitet. Um sie von den Konfidenzintervallen zu unterscheiden, die eine andere Interpretation haben, werden sie Glaubwürdigkeitsintervalle genannt. Das Glaubwürdigkeitsintervall besagt, dass der unbekannte Parameter mit Wahrscheinlichkeit in diesem Intervall liegt. (de)
- 베이즈 통계에서 신용 구간은 값의 범위 내 관측 매개변수 값으로 특정한 주관적 확률이다. 그것은 간격에서 도메인의 후확률 분포 또는 예측 배포한다. 이를 일반화하여 다변량 문제를 신뢰할 수 있는 지역이다. 신뢰할 수 있는 구간은 유사한 신뢰 구간에서 frequentist 통계, 비록 그들과 다를 철학에 기초; Bayesian 간격으로 치료를 그들의 범위 수정 및 예상 매개 변수로는 임의 변수는 반면, frequentist 신뢰 구간을 치료하는 그 경계를 임의로 변수를 매개 변수로 고정 값을 가진다. 또한,베이지안 신뢰할 수 있는 간격을 사용(실제로는, 필요로)기술의 특정 상황에 맞는 사전에 배포하는 동안, frequentist 신뢰 간격지 않는다. 예를 들어, 모수 의 가능한 값의 분포를 정하는 실험에서 만약 가 35와 45 사이에 있을 주관적 확률이 0.95라면, 95%신용 구간이 된다. (ko)
- In statistica bayesiana, un intervallo di credibilità (o intervallo di confidenza bayesiano) è un intervallo nel dominio di una impiegata per la . La generalizzazione a problemi multivariati è la regione di credibilità. Gli intervalli di credibilità sono analoghi agli intervalli di confidenza in . Per esempio, in un esperimento che determina la distribuzione di incertezza di un parametro , se la probabilità che stia tra 35 e 45 è 0.95, allora è un intervallo di credibilità al 95%. (it)
- In Bayesian statistics, a credible interval is an interval within which an unobserved parameter value falls with a particular probability. It is an interval in the domain of a posterior probability distribution or a predictive distribution. The generalisation to multivariate problems is the credible region. For example, in an experiment that determines the distribution of possible values of the parameter , if the subjective probability that lies between 35 and 45 is 0.95, then is a 95% credible interval. (en)
- 信用区間（しんようくかん、英: credible interval, CI）または確信区間（かくしんくかん）とは、ベイズ統計学で母集団の真値が含まれることが、かなり確信できる数値範囲のことである。例えば95%CIとは、この範囲に95%の確率で母集団の値が存在すると、確信できることを意味する。 数学的には、θ の 100(1-α)%信用区間とは、 を満たすような部分集合Ｃ ⊂ Θ である。 伝統的頻度論での真値は点であり、信頼区間は「範囲内に真の値を含む確率」として理解されるが、ベイズ統計学では真値は確率分布し、信用区間は「真の値が存在する確率範囲」として理解される。 頻度主義統計学でしばしば間違いであると指摘される、「□□の値が a から b の間に入る確率は○%である」との言い方は、ベイズ統計学においては正しい。 等裾事後信用区間（とうきょじごしんようくかん、Equal-Tail Interval）とは、信用区間を求める際に確率分布の両端を等%ずつ切り落として得られた区間をいう。例えば95%等裾事後信用区間を求める際には、母数の事後確率分布の両端2.5%を切り落とした範囲となる。 (ja)
- Em estatística bayesiana, um intervalo de credibilidade é um intervalo de probabilidade a posteriori, usado para fins similares aos dos intervalos de confiança em estatística freqüentista. Por exemplo, uma declaração tal como "segundo o experimento, um intervalo de credibilidade de 90% para o parâmetro t é 35-45" significa que a probabilidade a posteriori de que t esteja no intervalo de 35 a 45 é de 0,9. Em geral, os intervalos de credibilidade bayesianos não coincidem com os intervalos de confiança freqüentistas posto que o intervalo de credibilidade incorpora informação contextual específica do problema da ; por outro lado, os intervalos de confiança são baseados unicamente nos dados. (pt)
- Імові́рний інтерва́л (англ. credible interval) у баєсовій статистиці — це інтервал в області визначення апостерірного розподілу ймовірності або , що застосовується для . Його узагальненням для багатовимірних задач є імові́рний регіо́н (англ. credible region). Імовірні інтервали аналогічні довірчим інтервалам у частотній статистиці, хоча вони й різняться філософськими засадами; баєсові інтервали трактують свої межі як фіксовані, а оцінюваний параметр як випадкову змінну, тоді як частотні довірчі інтервали трактують свої межі як випадкові змінні, а параметр — як фіксовану величину. (uk)
|
| rdfs:seeAlso
| |
| dcterms:subject
| |
| Wikipage page ID
| |
| Wikipage revision ID
| |
| Link from a Wikipage to another Wikipage
| |
| sameAs
| |
| dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
| has abstract
| - In der Statistik ist ein Glaubwürdigkeitsintervall, auch Kredibilitätsintervall genannt, das bayessche Pendant zum Konfidenzintervall in der frequentistischen Statistik. Bayessche Intervallschätzer werden von der A-Posteriori-Verteilung abgeleitet. Um sie von den Konfidenzintervallen zu unterscheiden, die eine andere Interpretation haben, werden sie Glaubwürdigkeitsintervalle genannt. Das Glaubwürdigkeitsintervall besagt, dass der unbekannte Parameter mit Wahrscheinlichkeit in diesem Intervall liegt. (de)
- In Bayesian statistics, a credible interval is an interval within which an unobserved parameter value falls with a particular probability. It is an interval in the domain of a posterior probability distribution or a predictive distribution. The generalisation to multivariate problems is the credible region. Credible intervals are analogous to confidence intervals and confidence regions in frequentist statistics, although they differ on a philosophical basis: Bayesian intervals treat their bounds as fixed and the estimated parameter as a random variable, whereas frequentist confidence intervals treat their bounds as random variables and the parameter as a fixed value. Also, Bayesian credible intervals use (and indeed, require) knowledge of the situation-specific prior distribution, while the frequentist confidence intervals do not. For example, in an experiment that determines the distribution of possible values of the parameter , if the subjective probability that lies between 35 and 45 is 0.95, then is a 95% credible interval. (en)
- 信用区間（しんようくかん、英: credible interval, CI）または確信区間（かくしんくかん）とは、ベイズ統計学で母集団の真値が含まれることが、かなり確信できる数値範囲のことである。例えば95%CIとは、この範囲に95%の確率で母集団の値が存在すると、確信できることを意味する。 数学的には、θ の 100(1-α)%信用区間とは、 を満たすような部分集合Ｃ ⊂ Θ である。 伝統的頻度論での真値は点であり、信頼区間は「範囲内に真の値を含む確率」として理解されるが、ベイズ統計学では真値は確率分布し、信用区間は「真の値が存在する確率範囲」として理解される。 頻度主義統計学でしばしば間違いであると指摘される、「□□の値が a から b の間に入る確率は○%である」との言い方は、ベイズ統計学においては正しい。 等裾事後信用区間（とうきょじごしんようくかん、Equal-Tail Interval）とは、信用区間を求める際に確率分布の両端を等%ずつ切り落として得られた区間をいう。例えば95%等裾事後信用区間を求める際には、母数の事後確率分布の両端2.5%を切り落とした範囲となる。 最高事後密度信用区間（さいこうじごみつどしんようくかん、Highest posterior density interval）とは、確率分布から分布密度がある値以上をとる区間を切り出した場合に、当該%となる様な区間をいう。非対称分布の場合、これは最も狭い区間となる。例えば95%最高事後密度信用区間を求める際に、下側1％点と上側4%点の高さ（確率密度）が同じであった場合、下側1％未満と上側4%超を切り落とした範囲となる。 (ja)
- 베이즈 통계에서 신용 구간은 값의 범위 내 관측 매개변수 값으로 특정한 주관적 확률이다. 그것은 간격에서 도메인의 후확률 분포 또는 예측 배포한다. 이를 일반화하여 다변량 문제를 신뢰할 수 있는 지역이다. 신뢰할 수 있는 구간은 유사한 신뢰 구간에서 frequentist 통계, 비록 그들과 다를 철학에 기초; Bayesian 간격으로 치료를 그들의 범위 수정 및 예상 매개 변수로는 임의 변수는 반면, frequentist 신뢰 구간을 치료하는 그 경계를 임의로 변수를 매개 변수로 고정 값을 가진다. 또한,베이지안 신뢰할 수 있는 간격을 사용(실제로는, 필요로)기술의 특정 상황에 맞는 사전에 배포하는 동안, frequentist 신뢰 간격지 않는다. 예를 들어, 모수 의 가능한 값의 분포를 정하는 실험에서 만약 가 35와 45 사이에 있을 주관적 확률이 0.95라면, 95%신용 구간이 된다. (ko)
- In statistica bayesiana, un intervallo di credibilità (o intervallo di confidenza bayesiano) è un intervallo nel dominio di una impiegata per la . La generalizzazione a problemi multivariati è la regione di credibilità. Gli intervalli di credibilità sono analoghi agli intervalli di confidenza in . Per esempio, in un esperimento che determina la distribuzione di incertezza di un parametro , se la probabilità che stia tra 35 e 45 è 0.95, allora è un intervallo di credibilità al 95%. (it)
- Em estatística bayesiana, um intervalo de credibilidade é um intervalo de probabilidade a posteriori, usado para fins similares aos dos intervalos de confiança em estatística freqüentista. Por exemplo, uma declaração tal como "segundo o experimento, um intervalo de credibilidade de 90% para o parâmetro t é 35-45" significa que a probabilidade a posteriori de que t esteja no intervalo de 35 a 45 é de 0,9. Em geral, os intervalos de credibilidade bayesianos não coincidem com os intervalos de confiança freqüentistas posto que o intervalo de credibilidade incorpora informação contextual específica do problema da ; por outro lado, os intervalos de confiança são baseados unicamente nos dados. Existem vários modos de construir intervalos de credibilidade a partir de uma dada distribuição de probabilidade por parâmetro. Por exemplo:
* escolher o intervalo mais estreito, o qual, para uma envolverá a escolha dos valores de mais alta densidade probabilística, incluindo a moda.
* escolher o intervalo onde a probabilidade de estar abaixo do intervalo é tão provável quanto estar acima dele; o intervalo incluirá a mediana.
* escolher o intervalo no qual a média seja o ponto central. (pt)
- Імові́рний інтерва́л (англ. credible interval) у баєсовій статистиці — це інтервал в області визначення апостерірного розподілу ймовірності або , що застосовується для . Його узагальненням для багатовимірних задач є імові́рний регіо́н (англ. credible region). Імовірні інтервали аналогічні довірчим інтервалам у частотній статистиці, хоча вони й різняться філософськими засадами; баєсові інтервали трактують свої межі як фіксовані, а оцінюваний параметр як випадкову змінну, тоді як частотні довірчі інтервали трактують свої межі як випадкові змінні, а параметр — як фіксовану величину. Наприклад, в експерименті, що визначає розподіл невизначеності параметра , якщо ймовірністю того, що лежить між 35 та 45, є 0.95, то є 95-відсотковим імовірним інтервалом. (uk)
|
| prov:wasDerivedFrom
| |
| page length (characters) of wiki page
| |
| foaf:isPrimaryTopicOf
| |
| is Link from a Wikipage to another Wikipage
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)