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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36 小时

建议:5 weeks of study, 4-6 hours/week....

英语(English)

字幕:英语(English)

您将获得的技能

Gibbs SamplingBayesian StatisticsBayesian InferenceR Programming

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 4 小时

Statistical modeling and Monte Carlo estimation

Statistical modeling, Bayesian modeling, Monte Carlo estimation

...
11 个视频 (总计 99 分钟), 4 个阅读材料, 4 个测验
11 个视频
Objectives7分钟
Components of Bayesian models8分钟
Model specification7分钟
Posterior derivation9分钟
Non-conjugate models7分钟
Monte Carlo integration9分钟
Monte Carlo error and marginalization6分钟
Computing examples15分钟
Computing Monte Carlo error13分钟
4 个阅读材料
Module 1 assignments and materials3分钟
Reference: Common probability distributions
Code for Lesson 3
Markov chains20分钟
4 个练习
Lesson 120分钟
Lesson 225分钟
Lesson 330分钟
Markov chains20分钟
2
完成时间为 5 小时

Markov chain Monte Carlo (MCMC)

Metropolis-Hastings, Gibbs sampling, assessing convergence

...
11 个视频 (总计 129 分钟), 7 个阅读材料, 4 个测验
11 个视频
Algorithm9分钟
Random walk example, Part 216分钟
Download, install, setup3分钟
Model writing, running, and post-processing12分钟
Multiple parameter sampling and full conditional distributions8分钟
Conditionally conjugate prior example with Normal likelihood10分钟
Computing example with Normal likelihood16分钟
Trace plots, autocorrelation17分钟
Multiple chains, burn-in, Gelman-Rubin diagnostic8分钟
7 个阅读材料
Module 2 assignments and materials3分钟
Code for Lesson 4
Alternative MCMC software10分钟
Code from JAGS introduction
Code for Lesson 510分钟
Autocorrelation10分钟
Code for Lesson 6
4 个练习
Lesson 420分钟
Lesson 530分钟
Lesson 620分钟
MCMC45分钟
3
完成时间为 6 小时

Common statistical models

Linear regression, ANOVA, logistic regression, multiple factor ANOVA

...
11 个视频 (总计 131 分钟), 5 个阅读材料, 5 个测验
11 个视频
Setup in R9分钟
Model checking17分钟
Alternative models10分钟
Deviance information criterion (DIC)4分钟
Introduction to ANOVA10分钟
One way model using JAGS18分钟
Introduction to logistic regression6分钟
JAGS model (logistic regression)18分钟
Prediction15分钟
5 个阅读材料
Module 3 assignments and materials3分钟
Code for Lesson 7
Code for Lesson 8
Code for Lesson 9
Multiple factor ANOVA20分钟
5 个练习
Lesson 7 Part A30分钟
Lesson 7 Part B30分钟
Lesson 830分钟
Lesson 945分钟
Common models and multiple factor ANOVA30分钟
4
完成时间为 5 小时

Count data and hierarchical modeling

Poisson regression, hierarchical modeling

...
10 个视频 (总计 106 分钟), 7 个阅读材料, 4 个测验
10 个视频
Correlated data8分钟
Prior predictive simulation10分钟
JAGS model and model checking (hierarchical modeling)13分钟
Posterior predictive simulation8分钟
Linear regression example7分钟
Linear regression example in JAGS10分钟
Mixture model in JAGS13分钟
7 个阅读材料
Module 4 assignments and materials3分钟
Prior sensitivity analysis20分钟
Code for Lesson 10
Normal hierarchical model20分钟
Applications of hierarchical modeling10分钟
Code and data for Lesson 11
Mixture model introduction, data, and code20分钟
4 个练习
Lesson 1040分钟
Lesson 11 Part A40分钟
Lesson 11 Part B30分钟
Predictive distributions and mixture models30分钟
4.8
54 个审阅Chevron Right

33%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

30%

通过此课程获得实实在在的工作福利

来自Bayesian Statistics: Techniques and Models的热门评论

创建者 JHNov 1st 2017

This course is excellent! The material is very very interesting, the videos are of high quality and the quizzes and project really helps you getting it together. I really enjoyed it!!!

创建者 BJul 8th 2018

This is a great course for an introduction to Bayesian Statistics class. Prior knowledge of the use of R can be very helpful. Thanks for such a wonderful course!!!

讲师

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Matthew Heiner

Doctoral Student
Statistics

关于 加州大学圣克鲁兹分校

UC Santa Cruz is an outstanding public research university with a deep commitment to undergraduate education. It’s a place that connects people and programs in unexpected ways while providing unparalleled opportunities for students to learn through hands-on experience....

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