Inferenzkonzept

Unter einem Inferenzkonzept versteht man ein statistisches Konzept, das die Schlussfolgerung von Beobachtungen auf Hypothesen rechtfertigt. Bekannte Inferenzkonzepte sind die klassische Inferenz, die Likelihoodinferenz, die Bayes-Inferenz und die statistische Entscheidungstheorie (entscheidungstheoretische Inferenz). Weniger bedeutsam sind die Fidizualinferenz, die Strukturinferenz und die Pivotalinferenz.

Inferenzkonzepte können charakterisiert werden durch den Zweck der Schlussfolgerung, die Elemente des verwendeten Modells und die Gütebeurteilung des Schlusses.

  • In einem kognitivistischen Inferenzkonzept ist der Zweck des Schlusses die Gewinnung von Erkenntnissen (klassische Inferenz, Likelihoodinferenz, Bayes-Inferenz), während die Schlussfolgerung in einem dezisionistischen Inferenzkonzept dem Treffen von Entscheidungen dient (entscheidungstheoretische Inferenz).
  • Wenn Schlüsse aus Beobachtungen auf einem Modell beruhen, das nur objektive Elemente enthält, spricht man von einem objektivistischen Inferenzkonzept (klassische Inferenz, Likelihoodinferenz). Im Gegensatz dazu dürfen in ein subjektivistisches Inferenzkonzept auch subjektive Prämissen eingehen, z. B. das so genannte a priori Wissen (Bayes-Inferenz, entscheidungstheoretische Inferenz).
  • Erfolgt die Gütebeurteilung eines Schlusses danach, wie oft er im Mittel zu einer richtigen Aussage führt, wenn er auf viele verschiedene Beobachtungen angewandt wird, handelt es sich um ein frequentistisches Inferenzkonzept (klassische Inferenz). In einem nichtfrequentistischen Inferenzkonzept wird ein Schluss hingegen danach beurteilt, wie plausibel er im Hinblick auf eine vorliegende Beobachtung ist (Likelihoodinferenz, Bayes-Inferenz, entscheidungstheoretische Inferenz).

LiteraturBearbeiten

  • B. Rüger: Test- und Schätztheorie. Band 1: Grundlagen. Oldenbourg, München 1999, ISBN 3-486-23650-4.