Bayesian statistics
了解海外留学生学术写作类型、写作格式以及写作标准等。共计开设学术写作班课34期,班课分为本科阶段以及硕士阶段,不同阶段定制不同授课大纲。
获悉详情贝叶斯统计STATS5014Bayesian statistics:
课程内容:
本课程将介绍现代贝叶斯推理方法,重点是实际问题和应用。
课程目标:
1、发展现代贝叶斯统计的基础;
2、演示在简单统计模型中如何将先验分布更新为后验分布;
3、使用 WinBUGS、Stan 或 R 拟合、分析和解释层次模型;
4、演示如何在贝叶斯框架内进行决策。
学习成果:
通过本课程的学习,学生应该能够:
1、描述在有数据的情况下更新先验分布和计算后验预测分布的规则;
2、推导与简单低维统计模型相对应的后验分布,通常但不限于共轭先验;
3、描述和计算后验分布的各种摘要,包括后验均值、MAP估计值、后验标准差和可信区域(包括 HPDR)以及预测分布;
4、解释选择先验分布的不同方法;
5、解释超参数在贝叶斯推理中的作用,将其适当引入统计模型,并使用经验贝叶斯方法确定超参数;
6、解释后验采样中独立模拟技术的使用,并使用 R 将其应用于简单情境中;
7、在 WinBUGS、Stan 或 R 中使用吉布斯采样建立和分析简单的层次模型;
8、描述和应用简单的混合检验,并解释混合可能不佳的情况;
9、解释决策理论在贝叶斯分析中的作用,用数学方法制定决策过程,并证明简单的结果。
OUR COACHING PROCESS
我们的辅导流程
01
评估评测
提交辅导需求发送学习资料,教学部评估学习情况;
02
匹配老师
教学部精准匹配授课老师,提供老师背景等资料;
03
建群定方案
vip学习群,规划老师+督导老师+学管老师,1V3辅导;
04
排课授课
教学部排课,老师一对一辅导授课,高效课堂有保障;
05
答疑反馈
学管课堂反馈,课堂答疑+课件回放+笔记随时复习;
评估评测确认需求
同学提交辅导需求并发送相关学习资料(课件大纲资料等),教学部评估基础学习情况;
匹配老师初步沟通
教学部精准匹配授课老师,提供老师背景等资料;
建学习群定辅导计划
专属vip学习群,规划老师+督导老师+学管老师,1V3共同制定学习计划;
预约排课导师授课
教学部安排详细上课时间,老师一对一辅导授课,高效课堂有保障;
答疑解惑课堂反馈
督导学管老师随时反馈学习情况,课堂答疑,提供课件回放+笔记随时复习复盘。
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