Основы байесовской вычислительной статистики

Как мы обновляем наши убеждения по мере поступления новых данных? Байесовская вычислительная статистика обеспечивает математические и практические рамки для моделирования неопределенности и выработки высокоинформативных прогнозов. Этот курс, основанный только на тексте, поможет вам освоить основные принципы вероятности и написать и оценить свои первые байесовские модели. Вы узнаете, как перейти от традиционного частотного мышления к байесовскому мышлению, используя современные вычислительные инструменты для решения проблем реальных данных. Что вы узнаете: Понимание основных математических понятий предварительного, вероятностного и последующего распределений; Применение байесовских методов вывода для оценки параметров и прогнозирования; Изучение современных вычислительных алгоритмов, включая методы Маркова-Монте-Карло (MCMC); Построение и оценка вероятнственных моделей с использованием современного кодирования интерпретировать диагностику модели для обеспечения надежности и точности статистического анализа. Курс начинается с основных понятий вероятности и ключевой терминологии, а затем переходит к практическим сценариям моделирования, диагностическим рабочим процессам и современным вычислительным реализациям. Этот курс предназначен для начинающих специалистов в области статистики и анализа данных. Для его прохождения требуются только базовые знания алгебры и общее знание концепций данных, опыт работы в области продвинутой статистики не требуется. Начните свое путешествие в Байесовский анализ и откройте для себя более интуитивно понятный способ работы с неопределенностью.