Bayesian Statistics: Techniques and Models | Coursera

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由加州大学圣克鲁兹分校提供。

This is the second of a two-course sequence introducing the fundamentals of Bayesian statistics. List瀏覽数据科学概率论与数理统计本課程是贝叶斯统计專項課程專項課程的一部分BayesianStatistics:TechniquesandModelsFilledStarFilledStarFilledStarFilledStarFilledStar4.8星442個評分|ThumbsUp94%MatthewHeiner  頂尖授課教師  免費註冊於7月22日開始有助學金49,162人已註冊提供方關於授課教師授課大綱審閱註冊選項常見問題解答贝叶斯统计專項課程加州大学圣克鲁兹分校免費註冊於7月22日開始關於授課教師授課大綱審閱註冊選項常見問題解答課程信息30,475次近期查看Thisisthesecondofatwo-coursesequenceintroducingthefundamentalsofBayesianstatistics.ItbuildsonthecourseBayesianStatistics:FromConcepttoDataAnalysis,whichintroducesBayesianmethodsthroughuseofsimpleconjugatemodels.Real-worlddataoftenrequiremoresophisticatedmodelstoreachrealisticconclusions.Thiscourseaimstoexpandour“Bayesiantoolbox”withmoregeneralmodels,andcomputationaltechniquestofitthem.Inparticular,wewillintroduceMarkovchainMonteCarlo(MCMC)methods,whichallowsamplingfromposteriordistributionsthathavenoanalyticalsolution.Wewillusetheopen-source,freelyavailablesoftwareR(someexperienceisassumed,e.g.,completingthepreviouscourseinR)andJAGS(noexperiencerequired).Wewilllearnhowtoconstruct,fit,assess,andcompareBayesianstatisticalmodelstoanswerscientificquestionsinvolvingcontinuous,binary,andcountdata.Thiscoursecombineslecturevideos,computerdemonstrations,readings,exercises,anddiscussionboardstocreateanactivelearningexperience.Thelecturesprovidesomeofthebasicmathematicaldevelopment,explanationsofthestatisticalmodelingprocess,andafewbasicmodelingtechniquescommonlyusedbystatisticians.Computerdemonstrationsprovideconcrete,practicalwalkthroughs.CompletionofthiscoursewillgiveyouaccesstoawiderangeofBayesiananalyticaltools,customizabletoyourdata.可靈活調整截止日期可靈活調整截止日期根據您的日程表重置截止日期。

可分享的證書可分享的證書完成後獲得證書100%在線100%在線立即開始,按照自己的計劃學習。

專項課程第2門課程(共5門)贝叶斯统计專項課程中級中級完成時間(小時)完成時間大約為30小時可選語言英語(English)字幕:阿拉伯語(Arabic),法語(French),(歐洲人講的)葡萄牙語,意大利語,越南語,德語(German),俄語(Russian),英語(English),西班牙語(Spanish)您將獲得的技能GibbsSamplingBayesianStatisticsBayesianInferenceRProgramming可靈活調整截止日期可靈活調整截止日期根據您的日程表重置截止日期。

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專項課程第2門課程(共5門)贝叶斯统计專項課程中級中級完成時間(小時)完成時間大約為30小時可選語言英語(English)字幕:阿拉伯語(Arabic),法語(French),(歐洲人講的)葡萄牙語,意大利語,越南語,德語(German),俄語(Russian),英語(English),西班牙語(Spanish)授課教師授課教師評分4.95/5 (67個評分)MatthewHeiner頂尖授課教師DoctoralStudentStatistics49,162個學生1門課程提供方加州大学圣克鲁兹分校UCSantaCruzisanoutstandingpublicresearchuniversitywithadeepcommitmenttoundergraduateeducation.It’saplacethatconnectspeopleandprogramsinunexpectedwayswhileprovidingunparalleledopportunitiesforstudentstolearnthroughhands-onexperience.轉至上一個證明書轉至下一個證明書123授課大綱-您將從這門課程中學到什麼內容評分ThumbsUp94%(2,653個評分)週1週1完成時間(小時)完成時間為4小時StatisticalmodelingandMonteCarloestimationStatisticalmodeling,Bayesianmodeling,MonteCarloestimation完成時間(小時)完成時間為4小時Reading11個視頻(總計99分鐘),4個閱讀材料,4個測驗查看全部Video11個視頻Courseintroduction5分鐘Objectives7分鐘Modelingprocess8分鐘ComponentsofBayesianmodels8分鐘Modelspecification7分鐘Posteriorderivation9分鐘Non-conjugatemodels7分鐘MonteCarlointegration9分鐘MonteCarloerrorandmarginalization6分鐘Computingexamples15分鐘ComputingMonteCarloerror13分鐘Reading4個閱讀材料Module1assignmentsandmaterials3分鐘Reference:CommonprobabilitydistributionsCodeforLesson3Markovchains20分鐘Quiz4個練習Lesson120分鐘Lesson225分鐘Lesson330分鐘Markovchains20分鐘週2週2完成時間(小時)完成時間為5小時MarkovchainMonteCarlo(MCMC)Metropolis-Hastings,Gibbssampling,assessingconvergence完成時間(小時)完成時間為5小時Reading11個視頻(總計129分鐘),7個閱讀材料,4個測驗查看全部Video11個視頻Algorithm9分鐘Demonstration10分鐘Randomwalkexample,Part112分鐘Randomwalkexample,Part216分鐘Download,install,setup3分鐘Modelwriting,running,andpost-processing12分鐘Multipleparametersamplingandfullconditionaldistributions8分鐘ConditionallyconjugatepriorexamplewithNormallikelihood10分鐘ComputingexamplewithNormallikelihood16分鐘Traceplots,autocorrelation17分鐘Multiplechains,burn-in,Gelman-Rubindiagnostic8分鐘Reading7個閱讀材料Module2assignmentsandmaterials3分鐘CodeforLesson4AlternativeMCMCsoftware10分鐘CodefromJAGSintroductionCodeforLesson510分鐘Autocorrelation10分鐘CodeforLesson6Quiz4個練習Lesson420分鐘Lesson530分鐘Lesson620分鐘MCMC45分鐘週3週3完成時間(小時)完成時間為6小時CommonstatisticalmodelsLinearregression,ANOVA,logisticregression,multiplefactorANOVA完成時間(小時)完成時間為6小時Reading11個視頻(總計131分鐘),5個閱讀材料,5個測驗查看全部Video11個視頻Introductiontolinearregression8分鐘SetupinR9分鐘JAGSmodel(linearregression)12分鐘Modelchecking17分鐘Alternativemodels10分鐘Devianceinformationcriterion(DIC)4分鐘IntroductiontoANOVA10分鐘OnewaymodelusingJAGS18分鐘Introductiontologisticregression6分鐘JAGSmodel(logisticregression)18分鐘Prediction15分鐘Reading5個閱讀材料Module3assignmentsandmaterials3分鐘CodeforLesson7CodeforLesson8CodeforLesson9MultiplefactorANOVA20分鐘Quiz5個練習Lesson7PartA30分鐘Lesson7PartB30分鐘Lesson830分鐘Lesson945分鐘CommonmodelsandmultiplefactorANOVA30分鐘週4週4完成時間(小時)完成時間為5小時CountdataandhierarchicalmodelingPoissonregression,hierarchicalmodeling完成時間(小時)完成時間為5小時Reading10個視頻(總計106分鐘),7個閱讀材料,4個測驗查看全部Video10個視頻IntroductiontoPoissonregression3分鐘JAGSmodel(Poissonregression)17分鐘Predictivedistributions11分鐘Correlateddata8分鐘Priorpredictivesimulation10分鐘JAGSmodelandmodelchecking(hierarchicalmodeling)13分鐘Posteriorpredictivesimulation8分鐘Linearregressionexample7分鐘LinearregressionexampleinJAGS10分鐘MixturemodelinJAGS13分鐘Reading7個閱讀材料Module4assignmentsandmaterials3分鐘Priorsensitivityanalysis20分鐘CodeforLesson10Normalhierarchicalmodel20分鐘Applicationsofhierarchicalmodeling10分鐘CodeanddataforLesson11Mixturemodelintroduction,data,andcode20分鐘Quiz4個練習Lesson1040分鐘Lesson11PartA40分鐘Lesson11PartB30分鐘Predictivedistributionsandmixturemodels30分鐘顯示更多週5週5完成時間(小時)完成時間為10小時CapstoneprojectPeer-revieweddataanalysisproject完成時間(小時)完成時間為10小時Reading1個視頻(總計2分鐘),1個閱讀材料,1個測驗查看全部Video1個視頻Courseconclusion1分鐘Reading1個閱讀材料Furtherreadingandacknowledgements5分鐘審閱4.8FilledStarFilledStarFilledStarFilledStarFilledStar144條評論5stars83.10%4stars12.83%3stars2.25%2stars0.90%1star0.90%來自BAYESIANSTATISTICS:TECHNIQUESANDMODELS的熱門評論FilledStarFilledStarFilledStarFilledStarFilledStar由DH提供2017年11月15日terrific,soI'velearnquitealotbasicknowledgeaboutMCMC.SoIcanbuildkindsofmodelswithbetterunderstanding.FilledStarFilledStarFilledStarFilledStarFilledStar由RN提供2020年4月27日FantasticcoursethatIwasabletoimmediatelyincorporateintomywork.Greatmixoftheoryandhandsoncoding!FilledStarFilledStarFilledStarFilledStarFilledStar由FM提供2020年5月4日Ireallylikedthecourse.Itwaswellorganized.Thefactthatthetheorywasaccompaniedbyhands-onexercisesinRtrulyreinforcedtheconcept.Well-done!FilledStarFilledStarFilledStarFilledStarFilledStar由YW提供2020年11月2日Ireallyenjoytakingthiscourse.IhavetakenBayesiancoursebeforesothisismorelikeasystematicreviewformeandIstilllearnedalot!查看所有評論關於贝叶斯统计專項課程ThisSpecializationisintendedforalllearnersseekingtodevelopproficiencyinstatistics,Bayesianstatistics,Bayesianinference,Rprogramming,andmuchmore.Throughfourcompletecourses(FromConcepttoDataAnalysis;TechniquesandModels;MixtureModels;TimeSeriesAnalysis)andaculminatingproject,youwillcoverBayesianmethods—suchasconjugatemodels,MCMC,mixturemodels,anddynamiclinearmodeling—whichwillprovideyouwiththeskillsnecessarytoperformanalysis,engageinforecasting,andcreatestatisticalmodelsusingreal-worlddata.常見問題我什么时候能够访问课程视频和作业?讲座和作业的访问权限取决于您的注册类型。

如果您以旁听模式参加课程,则可以免费查看大多数课程资料。

要访问评分作业并获得证书,您需要在旁听期间或之后购买证书体验。

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您可以尝试免费试用,也可以申请助学金。

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通过此选项,您可以查看所有课程材料、提交所要求的作业,以及获得最终成绩。

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我订阅此专项课程后会得到什么?您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。

您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。

如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

有助学金吗?是的。

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如果您选择的学习计划提供助学金或奖学金,则您将在描述页面上看到一个申请链接。

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