This is the second of a two-course sequence introducing the fundamentals of Bayesian statistics. It builds on the course Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis, which introduces Bayesian methods through use of simple conjugate models. Real-world data often require more sophisticated models to reach realistic conclusions. This course aims to expand our “Bayesian toolbox” with more general models, and computational techniques to fit them. In particular, we will introduce Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, which allow sampling from posterior distributions that have no analytical solution. We will use the open-source, freely available software R (some experience is assumed, e.g., completing the previous course in R) and JAGS (no experience required). We will learn how to construct, fit, assess, and compare Bayesian statistical models to answer scientific questions involving continuous, binary, and count data. This course combines lecture videos, computer demonstrations, readings, exercises, and discussion boards to create an active learning experience. The lectures provide some of the basic mathematical development, explanations of the statistical modeling process, and a few basic modeling techniques commonly used by statisticians. Computer demonstrations provide concrete, practical walkthroughs. Completion of this course will give you access to a wide range of Bayesian analytical tools, customizable to your data.
от партнера
Bayesian Statistics: Techniques and Models
Калифорнийский университет в Санта-КрузеОб этом курсе
Карьерные результаты учащихся
29%
33%
Приобретаемые навыки
Карьерные результаты учащихся
29%
33%
от партнера
Калифорнийский университет в Санта-Крузе
UC Santa Cruz is an outstanding public research university with a deep commitment to undergraduate education. It’s a place that connects people and programs in unexpected ways while providing unparalleled opportunities for students to learn through hands-on experience.
Программа курса: что вы изучите
Statistical modeling and Monte Carlo estimation
Statistical modeling, Bayesian modeling, Monte Carlo estimation
Markov chain Monte Carlo (MCMC)
Metropolis-Hastings, Gibbs sampling, assessing convergence
Common statistical models
Linear regression, ANOVA, logistic regression, multiple factor ANOVA
Count data and hierarchical modeling
Poisson regression, hierarchical modeling
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе BAYESIAN STATISTICS: TECHNIQUES AND MODELS
This course is excellent! The material is very very interesting, the videos are of high quality and the quizzes and project really helps you getting it together. I really enjoyed it!!!
Excellent teacher and very well taught. Right amount of theory and programming combination. Made the subject easy to learn. Enjoyed it very much. Thank you very much.
This is a great course for an introduction to Bayesian Statistics class. Prior knowledge of the use of R can be very helpful. Thanks for such a wonderful course!!!
I really liked the course. It was well organized. The fact that the theory was accompanied by hands-on exercises in R truly reinforced the concept. Well-done!
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
- Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
- Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Is financial aid available?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
