このコースについて

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受講生の就業成果

29%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

33%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約30時間で修了
英語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ロシア語, 英語, スペイン語

習得するスキル

Gibbs SamplingBayesian StatisticsBayesian InferenceR Programming

受講生の就業成果

29%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

33%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約30時間で修了
英語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ロシア語, 英語, スペイン語

講師

提供:

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カリフォルニア大学サンタクルーズ校(University of California, Santa Cruz)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up93%(2,076 件の評価)Info
1

1

4時間で修了

Statistical modeling and Monte Carlo estimation

4時間で修了
11件のビデオ (合計99分), 4 readings, 4 quizzes
11件のビデオ
Objectives7 分
Modeling process8 分
Components of Bayesian models8 分
Model specification7 分
Posterior derivation9 分
Non-conjugate models7 分
Monte Carlo integration9 分
Monte Carlo error and marginalization6 分
Computing examples15 分
Computing Monte Carlo error13 分
4件の学習用教材
Module 1 assignments and materials3 分
Reference: Common probability distributions
Code for Lesson 3
Markov chains20 分
4の練習問題
Lesson 120 分
Lesson 225 分
Lesson 330 分
Markov chains20 分
2

2

5時間で修了

Markov chain Monte Carlo (MCMC)

5時間で修了
11件のビデオ (合計129分), 7 readings, 4 quizzes
11件のビデオ
Demonstration10 分
Random walk example, Part 112 分
Random walk example, Part 216 分
Download, install, setup3 分
Model writing, running, and post-processing12 分
Multiple parameter sampling and full conditional distributions8 分
Conditionally conjugate prior example with Normal likelihood10 分
Computing example with Normal likelihood16 分
Trace plots, autocorrelation17 分
Multiple chains, burn-in, Gelman-Rubin diagnostic8 分
7件の学習用教材
Module 2 assignments and materials3 分
Code for Lesson 4
Alternative MCMC software10 分
Code from JAGS introduction
Code for Lesson 510 分
Autocorrelation10 分
Code for Lesson 6
4の練習問題
Lesson 420 分
Lesson 530 分
Lesson 620 分
MCMC45 分
3

3

6時間で修了

Common statistical models

6時間で修了
11件のビデオ (合計131分), 5 readings, 5 quizzes
11件のビデオ
Setup in R9 分
JAGS model (linear regression)12 分
Model checking17 分
Alternative models10 分
Deviance information criterion (DIC)4 分
Introduction to ANOVA10 分
One way model using JAGS18 分
Introduction to logistic regression6 分
JAGS model (logistic regression)18 分
Prediction15 分
5件の学習用教材
Module 3 assignments and materials3 分
Code for Lesson 7
Code for Lesson 8
Code for Lesson 9
Multiple factor ANOVA20 分
5の練習問題
Lesson 7 Part A30 分
Lesson 7 Part B30 分
Lesson 830 分
Lesson 945 分
Common models and multiple factor ANOVA30 分
4

4

5時間で修了

Count data and hierarchical modeling

5時間で修了
10件のビデオ (合計106分), 7 readings, 4 quizzes
10件のビデオ
JAGS model (Poisson regression)17 分
Predictive distributions11 分
Correlated data8 分
Prior predictive simulation10 分
JAGS model and model checking (hierarchical modeling)13 分
Posterior predictive simulation8 分
Linear regression example7 分
Linear regression example in JAGS10 分
Mixture model in JAGS13 分
7件の学習用教材
Module 4 assignments and materials3 分
Prior sensitivity analysis20 分
Code for Lesson 10
Normal hierarchical model20 分
Applications of hierarchical modeling10 分
Code and data for Lesson 11
Mixture model introduction, data, and code20 分
4の練習問題
Lesson 1040 分
Lesson 11 Part A40 分
Lesson 11 Part B30 分
Predictive distributions and mixture models30 分

レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。