英国谢菲尔德大学贝叶斯统计和计算方法课程补习

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　　什么是贝叶斯统计和计算方法?

　　Bayesian 分析是一种统计推论方法(以英国数学家Thomas Bayes命名)，它允许将先前有关人口参数的信息与样本中包含的信息中的证据相结合，以指导统计推理过程。

　　基本概念：

　　贝叶斯统计方法为数据科学家提供了进行贝叶斯分析所需的基础和计算工具。本书侧重于在实践中经常应用的贝叶斯方法，包括多个线性回归、混合效应模型和通用线性模型 (GLM)。

　　课程包括：

　　通信与信号处理、

　　工程、

　　抽象分析、

　　计算统计、

　　机器学习和信息科学、

　　一般统计与概率、

　　统计与概率

　　其他主题包括：

　　关于选择先前分布的建议

　　计算方法，包括马尔科夫链蒙特卡洛

　　模型比较和合身性测量

　　贝叶斯方法的常客属性

　　高级主题：

　　半参数回归

　　使用预测分布处理缺失数据

　　高维回归模型的先验

　　大数据集的计算技术

　　空间数据分析

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