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Bayesian Computational Statistics

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Bayesian Computational Statistics

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 88 Stunden
3 Wochen bei 29 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bayesian
  • Kategorie: Bayesian Statistics
  • Kategorie: Bayesian Probability
  • Kategorie: Markov Chain Monte Carlo
  • Kategorie: Markov Chain Monte Carlo (MCMC)
  • Kategorie: Bayesian Inference
  • Kategorie: Bayesian Modeling

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

August 2024

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32 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 9 Module

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.

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11 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

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 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

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 Videos5 Lektüren4 Aufgaben3 Unbewertete Labore

This module provides an understanding of large-sample inference and frequency properties in Bayesian analysis, focusing on normal approximations, large-sample theory, and the evaluation of Bayesian methods from a frequentist perspective.

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14 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

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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9 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

This module provides a comprehensive understanding of Bayesian computation techniques, emphasizing numerical integration, simulation methods, and advanced Markov chain algorithms. Students will gain practical skills in implementing these methods and debugging computational issues.

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12 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

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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19 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

This module covers advanced topics in Bayesian inference, focusing on the setup, interpretation, and application of mixture models, as well as addressing computational challenges and integrating mixture models with multivariate data analysis.

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9 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

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.

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1 Aufgabe

Dozent

Shahrzad Jamshidi
Illinois Tech
2 Kurse950 Lernende

von

Illinois Tech

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Lernender seit 2018
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