Verteilungen-Quiz-15

distributions

probability

bayes

paper

Published

November 20, 2022

Exercise

Ist folgende Aussage wahr?

Das HDI (Highest-Density-Intervall) schneidet auf beiden Seiten des Intervalls die gleiche Wahrscheinlichkeitsmasse ab.

Answerlist

Ja
Nein

Solution

Nein, das ist nur bei einem PI der Fall: So werden z.B. Bei einem 95%-PI links und rechts jeweils (ca.) 2.5% der Wahrscheinlichkeitsmasse “abgeschnitten”.

Bei einem HDI (Highest-Density-Interball) können die links und rechts abgeschnittenen Wahrscheinlichkeitsmassen auch unterschiedlich groß sein. Das ist nur dann der Fall, wenn die Verteilung unsymmetrisch ist.

CI	CI_low	CI_high
0.89	0.1832556	7.631466

CI	CI_low	CI_high
0.89	0.7505218	9.254462

Answerlist

Falsch
Wahr

Categories:

distributions
Verteilungen-Quiz
probability
bayes
simulation

---
exname: Verteilungen-Quiz-15
extype: schoice
exsolution: 1
exshuffle: no
categories:
- distributions
- probability
- bayes
- paper
date: '2022-11-20'
slug: Verteilungen-Quiz-15
title: Verteilungen-Quiz-15

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```{r global-knitr-options, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(fig.pos = 'H',
                      fig.asp = 0.618,
                      fig.width = 4,
                      fig.cap = "", 
                      fig.path = "",
                      echo = TRUE,
                      message = FALSE,
                      fig.show = "hold")



```






# Exercise

Ist folgende Aussage wahr?

Das HDI (Highest-Density-Intervall) schneidet auf beiden Seiten des Intervalls die gleiche Wahrscheinlichkeitsmasse ab.

Answerlist
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* Ja
* Nein



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# Solution

Nein, das ist nur bei einem PI der Fall: So werden z.B. Bei einem 95%-PI  links und rechts jeweils (ca.) 2.5% der Wahrscheinlichkeitsmasse "abgeschnitten".

Bei einem HDI (Highest-Density-Interball) können die links und rechts abgeschnittenen Wahrscheinlichkeitsmassen auch unterschiedlich groß sein.
Das ist nur dann der Fall, wenn die Verteilung unsymmetrisch ist.


```{r echo=FALSE, message=FALSE}
library(easystats)
posterior <- distribution_chisquared(10000, 4)

hdi(posterior, ci = 0.89)
## 89% HDI: [0.18, 7.63]

eti(posterior, ci = 0.89)
## 89% ETI: [0.75, 9.25]
```


```{r echo=FALSE}
knitr::include_graphics("https://easystats.github.io/bayestestR/reference/figures/unnamed-chunk-10-1.png")
```

[Quelle](https://easystats.github.io/bayestestR/#uncertainty-ci)


Answerlist
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* Falsch
* Wahr




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- probability
- bayes
- simulation