Ce cours décrit les statistiques bayésiennes, dans lesquelles les déductions sur les paramètres ou les hypothèses sont mises à jour au fur et à mesure que les preuves s'accumulent. Vous apprendrez à utiliser la règle de Bayes pour transformer les probabilités a priori en probabilités a posteriori, et vous serez initié à la théorie sous-jacente et à la perspective du paradigme bayésien. Le cours appliquera les méthodes bayésiennes à plusieurs problèmes pratiques, afin de montrer les analyses bayésiennes de bout en bout qui vont de la formulation de la question à la construction de modèles, à l'obtention de probabilités a priori et à l'implémentation dans R (logiciel statistique gratuit) de la distribution a posteriori finale. En outre, le cours présentera les régions crédibles, les comparaisons bayésiennes de moyennes et de proportions, la régression bayésienne et l'inférence à l'aide de modèles multiples, ainsi qu'une discussion sur la prédiction bayésienne. Nous supposons que les apprenants de ce cours ont des connaissances de base équivalentes à celles qui sont couvertes dans les trois cours précédents de cette spécialisation : "Introduction aux probabilités et aux données, Statistiques inférentielles et Régression linéaire et modélisation

Statistiques bayésiennes

798 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
- Catégorie : Distribution de probabilité
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Programmation statistique
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
- Catégorie : Méthodes statistiques
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programmation
- Catégorie : Logiciel statistique
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Statut : Essai gratuitUniversity of California, Santa Cruz
Statut : Essai gratuitUniversity of California, Santa Cruz
Statut : Essai gratuitArizona State University
Statut : Essai gratuitIllinois Tech
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
45,23 %
- 4 stars
20,42 %
- 3 stars
14,53 %
- 2 stars
9,27 %
- 1 star
10,52 %
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Révisé le 2 juin 2017
Learnt a lot. Though the subject material was hard to grasp first hand, it is good that instructor was readily available to help us through.
Révisé le 31 oct. 2016
Very good introduction to Bayesian Statistics. Very interactive with Labs in Rmarkdown. Definitely requires thinking and a good math/analytic background is helpful.
Révisé le 28 juil. 2016
The section about Beta-Binomial Conjugate is taught very fast and unless the student is quite familiar with Beta and Gamma distributions, it makes it very difficult to follow the course.

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