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。


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积累特定领域的专业知识
- 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
统计建模、贝叶斯建模、蒙特卡罗估算
涵盖的内容
11个视频4篇阅读材料4个作业1个讨论话题
Metropolis-Hastings, Gibbs sampling, 评估收敛性
涵盖的内容
11个视频7篇阅读材料4个作业
线性回归、方差分析、逻辑回归、多因素方差分析
涵盖的内容
11个视频5篇阅读材料5个作业1个讨论话题
泊松回归、分层建模
涵盖的内容
10个视频7篇阅读材料4个作业1个讨论话题
经同行评审的数据分析项目
涵盖的内容
1个视频1篇阅读材料1次同伴评审
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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学生评论
495 条评论
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已于 May 9, 2020审阅
Great course. The instructor provided detailed code examples and clear explanations for model intuitions. The final capstone project is a plus.
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.
已于 Aug 21, 2023审阅
I loved the structure very much. At the end we have to do a project and review peer project. This idea is very good. The teaching is also very through and structured.
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