Bayes Theorem |
| 22.06.2014, 01:48 | lulabilu.. | Auf diesen Beitrag antworten » |
| Bayes Theorem Hallo liebe Leute, könnt ihr mir bei folgender Fragestellung weiterhelfen. Es handelt sich um eine Bayesian Updating Aufgabe: Assume that "buy" recommendations are 60% of all recommendations, "hold" recommendations are 30% of all recommendations and, finally, "sell" recommendations make up 10% of all recommendations. The initial unconditional probability of the investor regarding the probability of holding a winning share is 50%. In addition, it is assumed that a "buy" recommendation foretells a winning stock 70% of the time, a "hold" recommendation foretells a winning stock 25% of the time, and, finally, a "sell" recommendation foretells a winning stock 5% of the time. What is the posterior probability of each recommendation type being associated with holding a winner? Meine Ideen: normalerweise ist es ja so, dass man Grundwahrscheinlichkeiten gegeben hat für das Eintreten bestimmter Ereignisse. Durch Hinzunahme der sogenannten likelihoods z.b Test auf eine bestimmte Krankheit, kann man dann berechnen wie wahrscheinlich es ist krank zu sein, gegeben dass der Test positiv ist usw. Hier habe ich "recommendations" also Empfehlungen eine Aktie zu kaufen zu verkaufen oder zu halten. Und die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um eine gute Aktie oder eben schlechte Aktie handelt. Der Zusammenhang wie beim Krankheitstest lässt sich für mich nicht erschließen. |
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