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Wien - Anfang November findet an der Wirtschaftsuniversität Wien die ESOBE-Konferenz (European Seminar on Bayesian Econometrics) statt. Die Konferenz, die nach Rotterdam (2010) und Brüssel (2011) nun in Wien abgehalten wird, bringt ForscherInnen zusammen, die sich mit Anwendungen der Bayesianischen Statistik auf Probleme in den Wirtschaftswissenschaften auseinandersetzen. Keynote-Speaker sind der Wirtschaftsnobelpreisträger James J. Heckman, Xiao-Li Meng, Dekan der Graduate School of Arts and Sciences und Statistik-Professor an der Harvard University, und Omiros Papaspiliopoulos, Professor an der Universitat Pompeu Fabra in Barcelona. Das gab die WU am Montag in einer Aussendung bekannt.
Die Bayesianische Statistik beruht auf einer einfachen mathematischen Formel, die demnächst 250 Jahr alt wird, und auf den englischen Amateurmathematiker und Pfarrer Thomas Bayes zurückgeht, dessen bahnbrechende Erkenntnis posthum im Jahre 1763 veröffentlicht wurde. Die Formel bedient sich der Wahrscheinlichkeitsrechnung, um Unsicherheit und Ungewissheit mathematisch auszudrücken.
Bayesianische Klassifikationsregeln werden etwa bei Email-Spamfiltern eingesetzt und finden Anwendung in der Bioinformatik. In zunehmendem Maße spielt die Bayesianische Ökonometrie auch in Bereichen wie Finance, Volkswirtschaft und Marketing eine wichtige Rolle. Empirische Anwendungen befassen sich u.a. mit Risikomanagement, Wirtschaftswachstumsanalyse oder Messung der Wirksamkeit politischer Maßnahmen. Bei diesen Anwendungen spielen flexible mathematische Modelle, effiziente Algorithmen und rechenintensive Simulationsverfahren eine Schlüsselrolle.
"Ich freue mich sehr, dass wir diese renommierte Konferenz mit großzügiger Unterstützung seitens der WU sowie mit Unterstützung des FWF Wissenschaftsfonds heuer an die WU holen konnten. Die Bayesianische Statistik wird an der WU seit Jahren in der Forschung eingesetzt. Diese Tagung ist auch eine wichtige internationale Anerkennung unserer Forschungsaktivitäten", sagte WU-Professorin Sylvia Frühwirth-Schnatter, Vorsitzende der Konferenz und anerkannte Expertin auf dem Gebiet der Bayesianischen Statistik. (red, derStandard.at, 22.10.2012)
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Wenn man z.B. eine Serie von Muenzwuerfen beobachtet, so wird man die Anfangszaehler von Zahl und Wappen nicht auf 0/0 sondern z.B. auf 5/5 stellen.
Wenn beim ersten realen Wurf eine Zahl kommt, dann ist das Verhaeltnis 6/5. Das ist eine weit stabilere und realistische Abschaetzung der Wahrscheinlichkeit als 1/0.
In der Bayesschen Welt bekommt das Setzen der Anfangswerte auf 5/5 den Namen Prior, das 6/5 ist die Posterior-Verteilung.
Die ganze Bayessche Statistik ist eine aufgeblasene Form dieser simplen und immer schon verwendeten Methode.
In Forecast-Wettbewerben gewinnen auch immer die alten einfachen Methoden. Ich kenne keinen Wettbewerb, wo die Bayesianer die Nase vorne haetten. Aber man kann halt bombastische Papierl damit schreiben.
... im Standardforum.
Auf Kaggle kommts schon mal vor dass ein Bayesianer gewinnt. Z.B: Deloitte/FIDE Chess Rating Challenge (won using a custom Bayesian rating system developed in Matlab).
http://www.kaggle.com/reasons
Es ernaehrt nach dem Prinzip 'publish or perish' viele Oekonomen und Halbmathematiker vulgo Oekonometriker.
Man kann die ganze - weitgehend sinnfreie - oekonomische Theorie noch einmal durch die Bayes-Maschine drehen und zehntausende papers schreiben.
Es verbessern sich dadurch aber weder Wirtschaftsprognosen oder sonstige relevanten Oekonomischen Aussagen. Es gilt einfach das Prinzip: Garbagge in, Garbagge out. Daran aendert auch kompliziertere Mathematik nix.
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