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Bayesian Computational Statistics

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Expérience recommandée

88 heures pour terminer
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Statistical Methods
  • Catégorie : Bayesian Statistics
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Probability Distribution
  • Catégorie : R Programming
  • Catégorie : Statistical Software
  • Catégorie : Simulations
  • Catégorie : Regression Analysis
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Statistical Modeling
  • Catégorie : Statistical Inference
  • Catégorie : Statistical Programming
  • Catégorie : Markov Model
  • Catégorie : Probability

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Évaluations

32 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Advanced Statistical Techniques for Data Science
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 9 modules dans ce cours

Welcome to MATH 574 Bayesian Computational Statistics! This module covers the ideas of Bayesian inference. It focuses on a framework for Bayesian inference and discusses the general approach to computation.

Inclus

11 vidéos5 lectures4 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

This module equips students with a solid foundation in Bayesian inference for single parameter models, emphasizing both theoretical understanding and practical application.

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17 vidéos4 lectures4 devoirs1 laboratoire non noté

This module provides an overview of Bayesian inference for multiparameter models, focusing on handling normal data, employing conjugate priors, and applying multivariate normal models to practical scenarios.

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13 vidéos5 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés

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This module provides an overview of hierarchical models within Bayesian inference, focusing on constructing priors, understanding exchangeability, performing analysis, and ensuring model validity and improvement.

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This module consists of an overview of regression models in Bayesian inference, focusing on foundational principles, hierarchical linear models, and generalized linear models, with practical applications and advanced techniques.

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This module contains the summative course assessment that has been designed to evaluate your understanding of the course material and assess your ability to apply the knowledge you have acquired throughout the course.

Inclus

1 devoir

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Instructeur

Shahrzad (Sarah) Jamshidi
Illinois Tech
2 Cours1 707 apprenants

Offert par

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