ベイジアン統計:手法とモデル

説明

これは、ベイズ統計の基礎を紹介するXNUMXコースシーケンスのXNUMX番目です。 これは、単純な共役モデルを使用してベイズ法を導入するコース「ベイズ統計:概念からデータ分析」に基づいて構築されています。 現実のデータでは、現実的な結論に到達するために、より高度なモデルが必要になることがよくあります。 このコースは、「ベイジアンツールボックス」をより一般的なモデルとそれらに適合する計算手法で拡張することを目的としています。 特に、マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法を紹介します。これにより、分析解がない事後分布からのサンプリングが可能になります。 私たちは、オープンソースで自由に利用できるソフトウェアR(Rの前のコースを完了するなど、ある程度の経験が想定されています)とJAGS(経験は不要)を使用します。 ベイジアン統計モデルを構築、適合、評価、比較して、連続データ、バイナリデータ、カウントデータを含む科学的な質問に答える方法を学びます。 このコースでは、レクチャービデオ、コンピューターのデモンストレーション、リーディング、エクササイズ、ディスカッションボードを組み合わせて、アクティブな学習体験を作成します。 講義では、いくつかの基本的な数学の開発、統計モデリングプロセスの説明、および統計学者が一般的に使用するいくつかの基本的なモデリング手法について説明します。 コンピュータのデモンストレーションは、具体的で実用的なウォークスルーを提供します。 このコースを完了すると、データに合わせてカスタマイズ可能な幅広いベイジアン分析ツールにアクセスできるようになります。

価格:無料で登録!

言語: 英語

字幕: 英語

ベイジアン統計:手法とモデル –カリフォルニア大学サンタクルーズ校