Une introduction rigoureuse à la théorie de l'Inférence statistique bayésienne et de l'Analyse de données, y compris les distributions a priori et a posteriori, l'estimation et les tests bayésiens, les théories et les méthodes de calcul bayésien, et la mise en œuvre des méthodes de calcul bayésien à l'aide de logiciels statistiques populaires.

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Statistiques computationnelles bayésiennes
Ce cours fait partie de Spécialisation Techniques statistiques avancées pour la Science des données

Instructeur : Shahrzad (Sara) Jamshidi
Inclus avec
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modèle de Markov
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Logiciel statistique
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Programmation Statistique
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Simulations
- Catégorie : Distribution de probabilité
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
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32 devoirs
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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
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 9 modules dans ce cours
Bienvenue dans le module MATH 574 Bayesian Computational Statistics ! Ce module couvre les idées de l'inférence bayésienne. Il se concentre sur un cadre pour l'inférence bayésienne et discute de l'approche générale du calcul.
Inclus
11 vidéos5 lectures4 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Ce module donne aux étudiants une base solide en inférence bayésienne pour les paramètres de modèles à un seul paramètre, en mettant l'accent à la fois sur la compréhension théorique et sur l'application pratique.
Inclus
17 vidéos4 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté
Ce module donne un aperçu de l'inférence bayésienne pour les modèles multiparamétriques, en mettant l'accent sur le traitement des données normales, l'utilisation de prieurs conjugués et l'application de modèles normaux multivariés à des scénarios pratiques.
Inclus
13 vidéos5 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
Ce module permet de comprendre l'inférence à grand échantillon et les propriétés de fréquence dans l'analyse bayésienne, en se concentrant sur les approximations normales, la théorie des grands échantillons et l'évaluation des méthodes bayésiennes d'un point de vue fréquentiste.
Inclus
14 vidéos4 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté
Ce module offre une vue d'ensemble des modèles hiérarchiques dans le cadre de l'inférence bayésienne, en se concentrant sur la construction des prieurs, la compréhension de l'échangeabilité, l'exécution de l'analyse et la garantie de la validité et de l'amélioration du modèle.
Inclus
9 vidéos4 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté
Ce module fournit une compréhension complète des techniques de calcul bayésien, en mettant l'accent sur l'intégration numérique, les méthodes de simulation et les algorithmes avancés de la chaîne de Markov. Les étudiants acquerront des compétences pratiques dans la mise en œuvre de ces méthodes et le débogage des problèmes de calcul.
Inclus
12 vidéos4 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté
Ce module consiste en une vue d'ensemble des modèles de régression dans l'inférence bayésienne, en se concentrant sur les principes fondamentaux, les modèles linéaires hiérarchiques et les modèles linéaires généralisés, avec des applications pratiques et des techniques avancées.
Inclus
19 vidéos4 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté
Ce module couvre des sujets avancés en inférence bayésienne, en se concentrant sur la configuration, l'interprétation et l'application des modèles de mélange, ainsi que sur les défis informatiques et l'intégration des modèles de mélange dans l'analyse des données multivariées.
Inclus
9 vidéos3 lectures3 devoirs1 laboratoire non noté
Ce module contient l'évaluation sommative du cours qui a été conçue pour évaluer votre compréhension du matériel du cours et votre capacité à appliquer les connaissances que vous avez acquises tout au long du cours.
Inclus
1 devoir
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Statut : Essai gratuitUniversity of California, Santa Cruz
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