The course "Computational and Graphical Models in Probability" equips learners with essential skills to analyze complex systems through simulation techniques and network analysis. By exploring advanced concepts such as Exponential Random Graph Models and Probabilistic Graphical Models, students will learn to model and interpret intricate social structures and dependencies within data.
Computational and Graphical Models in Probability
Computational and Graphical Models in Probability
Ce cours fait partie de Spécialisation Statistical Methods for Computer Science
Instructeurs : Ian McCulloh
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
15 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Master techniques for simulating random variables, including the Inverse Transformation and Rejection Methods using R programming.
Analyze complex networks using Exponential Random Graph Models to model and interpret social structures and their dependencies.
Understand and apply probabilistic graphical models, including Bayesian networks, to reason about uncertainty and infer relationships in data.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Network Analysis
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Random Variable Simulation
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
octobre 2024
Évaluations
8 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Statistical Methods for Computer Science
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Il y a 4 modules dans ce cours
This course covers advanced techniques in network and probabilistic modeling, including simulation methods, exponential random graph models, and probabilistic graphical models. You will gain practical skills in analyzing complex systems and relational data.
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