澳洲贝叶斯推理和数据分析ETC5410Bayesian inference and data analysis课程介绍

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贝叶斯推理和数据分析

ETC5410

Bayesian inference and data analysis

学习目标

课程内容：

本课程将介绍贝叶斯推理和数据分析的基础和方法。涵盖的主题有：贝叶斯推理的哲学和概率基础的回顾；贝叶斯和频率主义(或经典)统计范式之间的对比；通过指定客观、杰弗里斯和主观先验分布使用先验信息；贝叶斯线性回归；贝叶斯推理中模拟技术的使用，包括马尔可夫链蒙特卡罗算法；高斯和非高斯时间序列计量经济学模型的贝叶斯分析，包括状态空间模型；卡尔曼滤波器作为贝叶斯更新规则。

学习成果：

成功完成课程后，学生应该能够：

1、理解贝叶斯统计技术的重要性，理解贝叶斯和频率主义统计范式之间的区别；

2、获得在简单模型中通过分析得出贝叶斯结果的必要技能；

3、展示对模拟方法的理解，并能够在数据分析的经验现实模型中实施这些方法；

4、理解卡尔曼滤波器及其在状态空间模型的贝叶斯推理中的作用。

课程评估：学期内评估55%+考试45%。

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