Eine rigorose Einführung in die Theorie der Bayes'schen statistischen Inferenz und Datenanalyse, einschließlich Prior- und Posterior-Verteilungen, Bayes'scher Schätzung und Tests, Bayes'scher Rechentheorien und -methoden sowie der Implementierung Bayes'scher Berechnungsmethoden mit gängiger Statistiksoftware.
Bayessche Computerstatistik
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Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Fortgeschrittene statistische Techniken für die Datenwissenschaft
Dozent: Shahrzad (Sara) Jamshidi
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Kategorie: Markov-Modell
- Kategorie: Simulationen
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistisches Programmieren
- Kategorie: Bayessche Statistik
- Kategorie: Statistische Software
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32 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Fortgeschrittene statistische Techniken für die Datenwissenschaft
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In diesem Kurs gibt es 9 Module
Willkommen zu MATH 574 Bayesian Computational Statistics! Dieses Modul behandelt die Ideen der Bayes'schen Inferenz. Es konzentriert sich auf einen Rahmen für Bayes'sche Inferenz und diskutiert den allgemeinen Ansatz zur Berechnung.
Das ist alles enthalten
11 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Dieses Modul vermittelt den Studierenden eine solide Grundlage in der Bayes'schen Inferenz für Ein-Parameter-Modelle, wobei sowohl das theoretische Verständnis als auch die praktische Anwendung im Vordergrund stehen.
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17 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Dieses Modul bietet einen Überblick über die Bayes'sche Inferenz für Multiparametermodelle, wobei der Schwerpunkt auf dem Umgang mit normalen Daten, der Verwendung konjugierter Prioritäten und der Anwendung multivariater Normalmodelle auf praktische Szenarien liegt.
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13 Videos5 Lektüren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore
Dieses Modul vermittelt ein Verständnis der Inferenz bei großen Stichproben und der Frequenzeigenschaften in der Bayes'schen Analyse, wobei der Schwerpunkt auf Normalapproximationen, der Theorie der großen Stichproben und der Bewertung der Bayes'schen Methoden aus einer frequentistischen Perspektive liegt.
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14 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Dieses Modul bietet einen Überblick über hierarchische Modelle im Rahmen der Bayes'schen Inferenz, wobei der Schwerpunkt auf der Konstruktion von Prioritäten, dem Verständnis der Austauschbarkeit, der Durchführung von Analysen und der Sicherstellung der Gültigkeit und Verbesserung von Modellen liegt.
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9 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Dieses Modul vermittelt ein umfassendes Verständnis der Bayes'schen Berechnungsmethoden, wobei der Schwerpunkt auf numerischer Integration, Simulationsmethoden und fortgeschrittenen Markov-Ketten-Algorithmen liegt. Die Studierenden erwerben praktische Fähigkeiten zur Implementierung dieser Methoden und zum Debugging von Berechnungsproblemen.
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12 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Dieses Modul bietet einen Überblick über Regressionsmodelle in der Bayes'schen Inferenz, wobei der Schwerpunkt auf den Grundprinzipien, hierarchischen linearen Modellen und verallgemeinerten linearen Modellen liegt, mit praktischen Anwendungen und fortgeschrittenen Techniken.
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19 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Dieses Modul deckt fortgeschrittene Themen der Bayes'schen Inferenz ab und konzentriert sich auf den Aufbau, die Interpretation und die Anwendung von Mischungsmodellen sowie auf die Bewältigung rechnerischer Herausforderungen und die Integration von Mischungsmodellen in die multivariate Datenanalyse.
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9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Dieses Modul enthält die abschließende Kursbeurteilung, mit der Ihr Verständnis des Kursmaterials und Ihre Fähigkeit, das im Kurs erworbene Wissen anzuwenden, beurteilt werden sollen.
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1 Aufgabe
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Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Dozent
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Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of California, Santa Cruz
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of California, Santa Cruz
Duke University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Larry W.
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