Frequentistische en Bayesiaanse statistiek in de forensische statistiek
J.V. Swanenburg (TU Delft - Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science)
J. Söhl – Mentor (TU Delft - Statistics)
D Kurowicka – Graduation committee member (TU Delft - Applied Probability)
E.M. van Elderen – Coach (TU Delft - Mathematical Physics)
More Info
expand_more
Other than for strictly personal use, it is not permitted to download, forward or distribute the text or part of it, without the consent of the author(s) and/or copyright holder(s), unless the work is under an open content license such as Creative Commons.
Abstract
In de statistiek zijn er verschillende methodes voor het uitvoeren van model selectie. Het verschil in deze methodes komt voort uit het verschil in stromingen. Voor niet-geneste model selectie zijn de meest ganbare stromingen de Bayes Factor en de likelihood ratio. D. M. Ommen en C. P. Saunders presenteerden theoretische resultaten voor de relatie tussen de Bayes Factor en de likelihood ratio, waardoor de resultaten van beide paradigma's met elkaar kunnen worden vergeleken [5]. De Bayes Factor wordt uitgedrukt in de verwachting van likelihoodratio functie met betrekking tot de posterior verdeling van de parameters. In de bewijzen van deze theoriën ontbraken een aantal belangrijke aspecten. Om deze resultaten volledig te kunnen bewijzen, wordt in dit verslag aangetoond dat eerdere theoretische resultaten moeten worden uitgebreid met extra aannames of volledig moeten worden aangepast. Aan de hand van deze aannames en aanpassingen worden de theoretische resultaten bewezen. De theoretische resultaten zijn belangrijk in de toepassing van niet-geneste model selectie, omdat er nu gecommuniceerd kan worden tussen experts vanuit een ander paradigma.