enthaltenDieser Kurs beschreibt die Bayes'sche Statistik, bei der die Schlussfolgerungen über Parameter oder Hypothesen aktualisiert werden, wenn sich die Beweise häufen. Sie lernen, die Bayes-Regel zu verwenden, um vorherige Wahrscheinlichkeiten in nachträgliche Wahrscheinlichkeiten umzuwandeln, und werden in die zugrunde liegende Theorie und Perspektive des Bayes'schen Paradigmas eingeführt. Der Kurs wendet die Bayes'schen Methoden auf verschiedene praktische Probleme an, um eine durchgängige Bayes'sche Analyse zu zeigen, die von der Formulierung der Fragestellung über die Erstellung von Modellen und die Ermittlung von Prior-Wahrscheinlichkeiten bis hin zur Implementierung der endgültigen Posterior-Verteilung in R (freie Statistiksoftware) reicht. Darüber hinaus werden in diesem Kurs glaubwürdige Bereiche, Bayes'sche Vergleiche von Mittelwerten und Proportionen, Bayes'sche Regression und Inferenz unter Verwendung multipler Modelle sowie die Diskussion von Bayes'schen Vorhersagen vorgestellt. Wir gehen davon aus, dass die Teilnehmer dieses Kurses über Hintergrundwissen verfügen, das dem entspricht, was in den drei früheren Kursen dieser Spezialisierung behandelt wurde: "Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Daten", "Inferenzstatistik" und "Lineare Regression und Modellierung"
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bayessche Statistik
- Kategorie: Lineare Bayes'sche Regression
- Kategorie: Bayessche Inferenz
- Kategorie: R-Programmierung
Wichtige Details
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12 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Dieses kurze Modul führt Sie in die Grundlagen der Coursera Specializations und Kurse im Allgemeinen ein, in diese Specialization: Statistik mit R, und diesen Kurs: Bayessche Statistik. Bitte nehmen Sie sich einige Minuten Zeit, um diese Informationen zu lesen. Vielen Dank, dass Sie an diesem Kurs teilnehmen!
Das ist alles enthalten
1 Video4 Lektüren1 Diskussionsthema
<p>Willkommen! In den nächsten Wochen werden wir gemeinsam die Bayes'sche Statistik erforschen. <p>In diesem Modul werden wir mit bedingten Wahrscheinlichkeiten arbeiten, d.h. mit der Wahrscheinlichkeit des Ereignisses B bei gegebenem Ereignis A. Bedingte Wahrscheinlichkeiten sind bei medizinischen Entscheidungen sehr wichtig. Am Ende der Woche werden Sie in der Lage sein, Probleme mit der Bayes'schen Regel zu lösen und vorherige Wahrscheinlichkeiten zu aktualisieren.</p><p>Benutzen Sie bitte die Lernziele und das Übungsquiz, um sich mit der Bayes'schen Regel vertraut zu machen und das Gelernte im Labor und beim Quiz anzuwenden.
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9 Videos4 Lektüren3 Aufgaben
In dieser Woche werden wir die kontinuierliche Version der Bayes'schen Regel besprechen und Ihnen zeigen, wie man sie in einer konjugierten Familie verwendet, und wir werden glaubwürdige Intervalle diskutieren. Am Ende dieser Woche werden Sie in der Lage sein, die Begriffe Prior-, Likelihood- und Posterior-Wahrscheinlichkeit zu verstehen und zu definieren und zu erkennen, wie sie miteinander in Beziehung stehen.
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10 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
In diesem Modul werden wir Bayessche Entscheidungsfindung, Hypothesentests und Bayessche Tests besprechen. Am Ende dieser Woche werden Sie in der Lage sein, optimale Entscheidungen auf der Grundlage der Bayes'schen Statistik zu treffen und mehrere Hypothesen mit Hilfe der Bayes-Faktoren zu vergleichen.
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14 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
In dieser Woche werden wir uns mit Bayes'schen linearen Regressionen und der Modell-Mittelwertbildung befassen, die es Ihnen ermöglicht, Schlussfolgerungen und Vorhersagen unter Verwendung mehrerer Modelle zu treffen. Am Ende dieser Woche werden Sie in der Lage sein, die Bayes'sche Modell-Mittelwertbildung zu implementieren, die Bayes'sche multiple lineare Regression zu interpretieren und ihre Beziehung zum frequentistischen Ansatz der linearen Regression zu verstehen.
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11 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
Diese Woche besteht aus Interviews mit Statistikern darüber, wie sie Bayes'sche Statistik in ihrer Arbeit einsetzen, sowie aus dem Abschlussprojekt des Kurses.
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3 Videos1 Lektüre
In diesem Modul werden Sie den zur Verfügung gestellten Datensatz verwenden, um eine Datenanalyse durchzuführen und darüber zu berichten. Bitte lesen Sie die Hintergrundinformationen, sehen Sie sich die Berichtsvorlage an (die Sie über den Link in den Projektinformationen der Lektion herunterladen können) und füllen Sie dann die Aufgabe für die Peer Review aus.
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1 Lektüre1 peer review
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Universidad Nacional Autónoma de México
University of Colorado Boulder
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Geprüft am 12. Okt. 2018
Geprüft am 24. Aug. 2017
Geprüft am 2. Juni 2017
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Häufig gestellte Fragen
Wir gehen davon aus, dass Sie über Kenntnisse verfügen, die den vorherigen Kursen in dieser Specialization entsprechen.
Nein. Durch den Abschluss eines Coursera-Kurses erhalten Sie keine akademischen Credits von Duke. Daher kann Duke Ihnen kein Universitätszeugnis ausstellen. Ihr elektronisches Zertifikat wird jedoch zu Ihrer Accomplishments-Seite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
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