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Der virtuelle Kurs "Bayesian Statistics: Techniques and Models - Virtual Course - Coursera", ist ein Kurs mit unterschiedlichen Inhalten und bietet Videoklassen von ca. 30 Stunden zu absolvieren. Erkunden Sie die wesentlichen Funktionen und klicken Sie auf die orangefarbene Schaltfläche, um detaillierte Informationen zur E-Learning-Plattform von Coursera zu erhalten.
Dies ist der zweite Teil einer aus zwei Kursen bestehenden Sequenz, die in die Grundlagen der Bayes'schen Statistik einführt.
Es basiert auf dem Kurs Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis, der bayesianische Methoden durch die Verwendung einfacher konjugierter Modelle einführt.
Daten aus der realen Welt erfordern oft ausgefeiltere Modelle, um zu realistischen Schlussfolgerungen zu gelangen.
Dieser Kurs zielt darauf ab, unsere "Bayes'sche Werkzeugkiste" mit allgemeineren Modellen und Rechentechniken zu erweitern, um sie daran anzupassen.
Insbesondere werden wir die Markov-Monte-Carlo-Ketten (MCMC)-Methoden vorstellen, die das Sampling von Posterior-Verteilungen ermöglichen, die keine analytische Lösung haben.
Wir werden die frei verfügbare und quelloffene Software R (einige Erfahrung wird vorausgesetzt, zB vorheriger Kurs in R) und JAGS (keine Erfahrung erforderlich) verwenden.
Wir werden lernen, Bayessche statistische Modelle zu erstellen, anzupassen, zu bewerten und zu vergleichen, um wissenschaftliche Fragen zu beantworten, die kontinuierliche, binäre und Zähldaten betreffen.
Dieser Kurs kombiniert Videovorträge, Computerdemonstrationen, Lektüre, Übungen und Diskussionsforen, um eine aktive Lernerfahrung zu schaffen.
Die Vorlesungen bieten einige grundlegende mathematische Entwicklungen, Erläuterungen des statistischen Modellierungsprozesses und einige grundlegende Modellierungstechniken, die üblicherweise von Statistikern verwendet werden.
Computer-Demos bieten konkrete, praktische Tutorials.
Nach Abschluss dieses Kurses erhalten Sie Zugriff auf eine breite Palette von Bayes'schen Analysetools, die für Ihre Daten anpassbar sind.
Die Vorlesungen bieten einige grundlegende mathematische Entwicklungen, Erläuterungen des statistischen Modellierungsprozesses und einige grundlegende Modellierungstechniken, die üblicherweise von Statistikern verwendet werden.
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Die Vorlesungen bieten einige grundlegende mathematische Entwicklungen, Erläuterungen des statistischen Modellierungsprozesses und einige grundlegende Modellierungstechniken, die üblicherweise von Statistikern verwendet werden.
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Universität von Kalifornien in Santa Cruz
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