Bayes'sche Mischungsmodellierung
Bayes'sche Mischungsmodellierung stellt die Population als gewichtete Summe von K Komponentenverteilungen dar und schätzt alle Unbekannten – Mischungsgewichte, Komponentenparameter und sogar die Anzahl der Komponenten – durch Posterior-Inferenz. Sie erweitert die klassische Mischungsanalyse, indem sie Prioren auf jeden Parameter legt und die Unsicherheit über latente Gruppenmitgliedschaften quantifiziert, anstatt sie als fix zu behandeln.
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Quellen
- Fruhwirth-Schnatter, S., Celeux, G. & Robert, C. P. (Eds.) (2019). Handbook of Mixture Analysis. CRC Press / Chapman & Hall. ISBN: 9780367733995
- Richardson, S. & Green, P. J. (1997). On Bayesian analysis of mixtures with an unknown number of components. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 59(4), 731–792. DOI: 10.1111/1467-9868.00095 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Finite Mixture Modeling. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/bayesian-mixture-modeling
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