Bayessche Statistik - MOOC - Coursera Verifizierter Eintrag

Dieser Kurs beschreibt die Bayes'sche Statistik, bei der Rückschlüsse auf Parameter oder Hypothesen aktualisiert werden, wenn sich Beweise ansammeln. Sie lernen, wie Sie die Bayes-Regel verwenden, um A-priori-Wahrscheinlichkeiten in A-posteriori-Wahrscheinlichkeiten umzuwandeln, und erhalten eine Einführung in die zugrunde liegende Theorie und Perspektive des Bayes-Paradigmas. Der Kurs wendet bayessche Methoden auf verschiedene praktische Probleme an, um durchgängige bayessche Analysen zu zeigen, die von der Fragestellung bis zum Erstellen von Modellen reichen, um vorherige Wahrscheinlichkeiten zu erhalten, um die endgültige spätere Verteilung in R (kostenlose Statistiksoftware) zu implementieren. Darüber hinaus wird der Kurs glaubwürdige Regionen, Bayes'sche Vergleiche von Mittelwerten und Proportionen, Bayes'sche Regression und Inferenz unter Verwendung mehrerer Modelle sowie eine Diskussion der Bayes'schen Vorhersage vorstellen.