Im ersten Beitrag hatten wir uns mal angeguckt, wie Bayes im Allgemeinen funktioniert. Auch, wenn das Ganze an einem Beispiel orientiert war, war das gesamte Vorgehen dabei eher hands-off. Das ändern wir jetzt: in diesem Beitrag gucken wir uns an, wie man Bayesianische Analysen betreiben kann, wenn man sich ein bisschen mit Verteilungen auskennt. Keine Sorge, über die grundlegenden Konzepte von Verteilungen hinaus, setzt dieser Beitrag nichts voraus - er soll eher dazu dienen, ein bisschen besser zu verstehen, wie, warum und wozu man Bayesianische Schätzung so einsetzt. Wer die Grundkonzepte von Verteilungen nochmal auffrischen möchten, kann z.B. diesen Beitrag mal querlesen (oder auch ganz).