这是介绍贝叶斯统计基础的两门课程中的第二门。它以贝叶斯统计课程为基础：该课程通过使用简单的共轭模型介绍了贝叶斯方法。现实世界的数据往往需要更复杂的模型才能得出现实的结论。本课程旨在使用更通用的模型和拟合模型的计算技术来扩展我们的 "贝叶斯工具箱"。特别是，我们将介绍马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，该方法允许从没有分析解的后验分布中采样。我们将使用开源、免费提供的软件 R（假定有一些经验，例如完成了前面的 R 课程）和 JAGS（无需经验）。我们将学习如何构建、拟合、评估和比较贝叶斯统计模型，以回答涉及连续、二元和计数数据的科学问题。本课程将授课视频、计算机演示、阅读、练习和讨论板结合起来，以创造一种积极的学习体验。讲座提供了一些基本的数学发展、统计建模过程的解释以及统计学家常用的一些基本建模技术。计算机演示提供了具体、实用的演练。学完本课程后，您将可以使用多种贝叶斯分析工具，并可根据您的数据进行定制。
贝叶斯统计：技术与模型
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 贝叶斯统计 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
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状态：免费试用University of California, Santa Cruz
Duke University
状态：免费试用Arizona State University
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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学生评论
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SS
已于 Nov 20, 2023审阅
Good Course which gives knowledge of Bayesian models and Techniques such as MCMC, metropolis hasting and their applications
BA
已于 Jul 7, 2018审阅
This is a great course for an introduction to Bayesian Statistics class. Prior knowledge of the use of R can be very helpful. Thanks for such a wonderful course!!!
ML
已于 Nov 30, 2024审阅
Very good instructor, knowledgeable and thorough, touching the right level of details with big picture in mind, and providing practical guide for hands-on Bayesian data analysis.
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。