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 : Statistical Analysis
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Bayesian Statistics
- Catégorie : Data Analysis
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programming
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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 24 août 2017
An interesting and challenging course, would be better with more real examples and explanation as some of the material felt rushed
Révisé le 11 juin 2018
Week 3 was too much information too soon, but week 4 was great again like the other courses in this specialisation. Learned so much, thanks!
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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