Statystyka bayesowska: podstawy i wnioskowanie stosowane

Tradycyjne statystyki mogą często wydawać się sztywne, gdy chcesz zaktualizować swoje modele o nowe dowody lub włączyć wcześniejszą wiedzę. Statystyka bayesowska oferuje intuicyjne, probabilistyczne ramy do modelowania niepewności i podejmowania decyzji w oparciu o dane z życia codziennego. W tym kursie tekstowym przejdziesz od częstotliwościowego sposobu myślenia do perspektywy Bayesa. Nauczysz się konstruować wcześniejsze rozkłady, obliczać prawdopodobieństwa późniejsze i stosować nowoczesne narzędzia obliczeniowe do rozwiązywania rzeczywistych problemów statystycznych. Czego się nauczysz: 1. Zrozumieć podstawowe pojęcia twierdzenia Bayesa, wcześniejszych dystrybucji, prawdopodobieństwa i późniejszych. 2. Zastosuj sprzężone priory do analitycznego rozwiązywania podstawowych problemów prawdopodobieństwa. 3. Formułować i interpretować modele regresji liniowej Bayesa dla zadań predykcyjnych. Poznaj nowoczesne metody obliczeniowe, takie jak Markov Chain Monte Carlo (MCMC) i wnioskowanie wariancyjne. Analizuj dane za pomocą koncepcji programowania probabilistycznego w celu wdrożenia modeli w kodzie. 6. Oceń dopasowanie modelu i wykonaj późniejsze kontrole predykcyjne, aby zweryfikować wyniki. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i matematycznych podstaw prawdopodobieństwa, zanim przeprowadzi Cię przez praktyczne scenariusze modelowania, porównując podejścia analityczne z nowoczesnymi technikami symulacji obliczeniowej. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w statystyce, analizie danych lub nauce o danych, którzy chcą zbudować solidne podstawy koncepcyjne w metodach bayesowskich bez konieczności zaawansowanych warunków wstępnych matematycznych. Zacznij czytać już dziś, aby opanować moc rozumowania probabilistycznego i uaktualnić zestaw narzędzi do analizy danych.