Attributwerte einer Seite

Diese Seite stellt eine einfache Suchoberfläche zum Ermitteln aller Attribute auf einer bestimmten Seite bereit. Andere verfügbare Suchoberflächen sind die Attributsuche sowie der Abfragengenerator.

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• Bayessche Kalibration ist ein bayessches I … Bayessche Kalibration ist ein bayessches Inferenzverfahren zur Anpassung von Modellparametern an beobachtete Daten, bei dem Unsicherheit in Parametern, Beobachtungen und ggf. Modellfehlern explizit berücksichtigt wird. Ziel ist es, ein Simulations- oder Rechenmodell so zu justieren, dass seine Ausgaben konsistent mit empirischen Daten sind.ben konsistent mit empirischen Daten sind.  +
• Bayessche Kalibration ist kein eigenständi … Bayessche Kalibration ist kein eigenständiges Prognosemodell, sondern ein Meta-Verfahren, das auf bestehende Modelle angewendet wird. Sie ist besonders geeignet, wenn Modelle komplex sind, Daten begrenzt vorliegen und Unsicherheiten transparent quantifiziert werden müssen.n transparent quantifiziert werden müssen.  +
• Formal wird ein (oft mechanistisches oder … Formal wird ein (oft mechanistisches oder simulationsbasiertes) Modell</br>'"`UNIQ--math-00000006-QINU`"'</br>angenommen, wobei '"`UNIQ--math-00000007-QINU`"' unbekannte Modellparameter, '"`UNIQ--math-00000008-QINU`"' ein expliziter Modellfehlerterm (Discrepancy) und '"`UNIQ--math-00000009-QINU`"' Beobachtungsrauschen sind. Für '"`UNIQ--math-0000000A-QINU`"' (und ggf. '"`UNIQ--math-0000000B-QINU`"') werden Priorverteilungen spezifiziert und mittels Bayes-Theorem ein Posterior berechnet.els Bayes-Theorem ein Posterior berechnet.  +
• Im Gegensatz zu rein frequentistischen Kal … Im Gegensatz zu rein frequentistischen Kalibrationsansätzen liefert bayessche Kalibration vollständige Posteriorverteilungen der Parameter und propagiert Unsicherheit konsistent auf Modellvorhersagen. Häufig wird sie mit Gaussprozess-Emulatoren kombiniert, um rechenintensive Modelle effizient zu kalibrieren.ntensive Modelle effizient zu kalibrieren.  +