バーチャルコース:Coursera |
このコースでは、証拠が蓄積されるにつれてパラメーターまたは仮説に関する推論が更新されるベイズ統計について説明します。 ベイズの法則を使用して事前確率を事後確率に変換する方法を学習し、ベイズのパラダイムの基礎となる理論と展望を紹介します。 このコースでは、ベイズ法をさまざまな実際の問題に適用し、質問のフレーミングからモデルの構築に至るまでのエンドツーエンドのベイズ分析を示し、R(無料の統計ソフトウェア)で最終事後分布を実装するための事前確率を取得します。 さらに、このコースでは、信頼できる領域、平均と比率のベイズ比較、複数のモデルを使用したベイズ回帰と推論、およびベイズ予測の説明を紹介します。
このコースの学生は、この専門分野の前のXNUMXつのコース「確率とデータの概要」、「推測統計」、「線形回帰とモデリング」でカバーされているものと同等の背景知識を持っていることを前提としています。
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准教授
統計科学科
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私のコンピューター 5コース
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