Supervisor:  Thomas Tram

Kan man i videnskaben bruge ens mavefornemmelse til at løse et problem?

Unikt for Bayesiansk statistik kan man inkorporere en prior i sine beregninger. Denne prior kan være subjektiv og vælges inden man ser sit data.
Kollokviet vil gennemgå hvordan Bayesiansk statistik har udviklet sig gennem historien. Vi vil se hvordan Thomas Bayes udarbejdede sin idé, og hvordan det først senere var Pierre-Simon Laplace, der udviklede teorien samt det teorem, som nu er kendt som Bayes’ teorem. Kollokviet viser også forskellene mellem den Bayesianske og den mere udbredte frekventistiske tilgang til statistik.
Vi vil også se på nogle kendte anvendelser, bl.a. hvordan Bayesianske metoder hjalp med at dekryptere koder fra tyskernes krypteringsmaskine Enigma under 2. verdenskrig. Tilslut ser vi hvordan fysikere kan anvende en prior til at svare på hvordan neutrinoernes masser skal fordeles, samt se på kritikken af sådanne metode.