课程信息

134,904 次近期查看

学生职业成果

21%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

15%

通过此课程获得实实在在的工作福利
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为12 小时
英语(English)

您将获得的技能

StatisticsBayesian StatisticsBayesian InferenceR Programming

学生职业成果

21%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

15%

通过此课程获得实实在在的工作福利
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为12 小时
英语(English)

讲师

提供方

Placeholder

加州大学圣克鲁兹分校

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up91%(9,053 个评分)Info
1

1

完成时间为 3 小时

Probability and Bayes' Theorem

完成时间为 3 小时
8 个视频 (总计 38 分钟), 4 个阅读材料, 5 个测验
8 个视频
Lesson 1.1 Classical and frequentist probability6分钟
Lesson 1.2 Bayesian probability and coherence3分钟
Lesson 2.1 Conditional probability4分钟
Lesson 2.2 Bayes' theorem6分钟
Lesson 3.1 Bernoulli and binomial distributions5分钟
Lesson 3.2 Uniform distribution5分钟
Lesson 3.3 Exponential and normal distributions2分钟
4 个阅读材料
Module 1 objectives, assignments, and supplementary materials3分钟
Background for Lesson 110分钟
Supplementary material for Lesson 23分钟
Supplementary material for Lesson 320分钟
5 个练习
Lesson 130分钟
Lesson 212分钟
Lesson 3.130分钟
Lesson 3.2-3.310分钟
Module 1 Honors15分钟
2

2

完成时间为 3 小时

Statistical Inference

完成时间为 3 小时
11 个视频 (总计 59 分钟), 5 个阅读材料, 4 个测验
11 个视频
Lesson 4.2 Likelihood function and maximum likelihood7分钟
Lesson 4.3 Computing the MLE3分钟
Lesson 4.4 Computing the MLE: examples4分钟
Introduction to R6分钟
Plotting the likelihood in R4分钟
Plotting the likelihood in Excel4分钟
Lesson 5.1 Inference example: frequentist4分钟
Lesson 5.2 Inference example: Bayesian6分钟
Lesson 5.3 Continuous version of Bayes' theorem4分钟
Lesson 5.4 Posterior intervals7分钟
5 个阅读材料
Module 2 objectives, assignments, and supplementary materials3分钟
Background for Lesson 410分钟
Supplementary material for Lesson 45分钟
Background for Lesson 510分钟
Supplementary material for Lesson 510分钟
4 个练习
Lesson 48分钟
Lesson 5.1-5.230分钟
Lesson 5.3-5.430分钟
Module 2 Honors6分钟
3

3

完成时间为 3 小时

Priors and Models for Discrete Data

完成时间为 3 小时
9 个视频 (总计 66 分钟), 2 个阅读材料, 4 个测验
9 个视频
Lesson 6.2 Prior predictive: binomial example5分钟
Lesson 6.3 Posterior predictive distribution4分钟
Lesson 7.1 Bernoulli/binomial likelihood with uniform prior3分钟
Lesson 7.2 Conjugate priors4分钟
Lesson 7.3 Posterior mean and effective sample size7分钟
Data analysis example in R12分钟
Data analysis example in Excel16分钟
Lesson 8.1 Poisson data8分钟
2 个阅读材料
Module 3 objectives, assignments, and supplementary materials3分钟
R and Excel code from example analysis10分钟
4 个练习
Lesson 630分钟
Lesson 715分钟
Lesson 815分钟
Module 3 Honors8分钟
4

4

完成时间为 3 小时

Models for Continuous Data

完成时间为 3 小时
9 个视频 (总计 69 分钟), 5 个阅读材料, 5 个测验
9 个视频
Lesson 10.1 Normal likelihood with variance known3分钟
Lesson 10.2 Normal likelihood with variance unknown3分钟
Lesson 11.1 Non-informative priors8分钟
Lesson 11.2 Jeffreys prior3分钟
Linear regression in R17分钟
Linear regression in Excel (Analysis ToolPak)13分钟
Linear regression in Excel (StatPlus by AnalystSoft)14分钟
Conclusion1分钟
5 个阅读材料
Module 4 objectives, assignments, and supplementary materials3分钟
Supplementary material for Lesson 1010分钟
Supplementary material for Lesson 115分钟
Background for Lesson 1210分钟
R and Excel code for regression5分钟
5 个练习
Lesson 912分钟
Lesson 1020分钟
Lesson 1110分钟
Regression15分钟
Module 4 Honors6分钟

审阅

来自BAYESIAN STATISTICS: FROM CONCEPT TO DATA ANALYSIS的热门评论

查看所有评论

常见问题

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心