Bayes hesaplama istatistikleri

Yeni veriler geldikçe inançlarımızı nasıl güncelleyeceğiz? Bayes hesaplamalı istatistik, belirsizliği modellemek ve yüksek bilgili tahminler yapmak için matematiksel ve pratik bir çerçeve sağlar. Bu sadece metin olan ders, olasılığın temel ilkelerinden, ilk Bayes modelini yazmaya ve değerlendirmeye kadar sizi yönlendirir. Geleneksel frekansçı düşünceden Bayesci düşünceye geçişi, gerçek dünya verileri sorunlarını çözmek için modern hesaplama araçlarını kullanarak öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Önceden, olasılık ve sonradan dağılımların temel matematiksel kavramlarını anlamak; Parametreleri tahmin etmek ve tahminler yapmak için Bayes çıkarım tekniklerini uygulayın; Markov Chain Monte Carlo (MCMC) yöntemleri de dahil olmak üzere modern hesaplama algoritmalarını keşfedin; Çağdaş kodlama kullanarak olasılıklı modeller oluşturun ve değerlendirin İstatistiksel analizinizin güvenilirliğini ve doğruluğunu sağlamak için model teşhislerini yorumlayın. Kurs, pratik modelleme senaryoları, tanısal iş akışlarını ve modern hesaplama uygulamalarına geçmeden önce temel olasılık kavramları ve anahtar terminoloji ile başlar. Veri bilimi ve istatistikte yeni başlayanlar için tasarlanmış olan bu kurs sadece temel cebir ve veri kavramlarına genel bir aşinalık gerektirir - önceden gelişmiş istatistik deneyimi gerekmez. Bayes analizi yolculuğunuza başlayın ve belirsizlikle çalışmanın daha sezgisel bir yolunu keşfedin.