pd1

1 Aufgabe

Was beschreibt die “Probability of Direction (pd)” in der Bayesschen Statistik?

1. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Parameter einen bestimmten numerischen Wert annimmt, basierend auf der Prior-Verteilung.
2. Den Anteil der Posteriori-Verteilung, der das gleiche Vorzeichen hat wie der Median, und gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass der Parameter streng positiv oder negativ ist.
3. Die Wahrscheinlichkeit, dass die Nullhypothese wahr ist, ausgedrückt als Prozentsatz zwischen 0 und 100%.
4. Den Korrelationskoeffizienten zwischen Prior- und Posteriori-Verteilung, der angibt, wie stark die Daten die Vorannahmen beeinflussen.
5. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Parameter innerhalb des 95%-Kredibilitätsintervalls liegt, unabhängig von seinem Vorzeichen.
6. Die standardisierte Abweichung des Parameters vom Nullwert, normiert auf eine Skala von 50% bis 100%.

Hinweise:

• Beachten Sie die üblichen Hinweise des Datenwerks.

2 Lösung

B

Die pd gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Parameter das gleiche Vorzeichen hat wie sein Median und variiert zwischen 50% (maximale Unsicherheit über die Richtung) und 100% (vollständige Gewissheit über die Richtung des Effekts).