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デューク大学(Duke University) による ベイズ統計 の受講者のレビューおよびフィードバック

3.8
784件の評価

コースについて

This course describes Bayesian statistics, in which one's inferences about parameters or hypotheses are updated as evidence accumulates. You will learn to use Bayes’ rule to transform prior probabilities into posterior probabilities, and be introduced to the underlying theory and perspective of the Bayesian paradigm. The course will apply Bayesian methods to several practical problems, to show end-to-end Bayesian analyses that move from framing the question to building models to eliciting prior probabilities to implementing in R (free statistical software) the final posterior distribution. Additionally, the course will introduce credible regions, Bayesian comparisons of means and proportions, Bayesian regression and inference using multiple models, and discussion of Bayesian prediction. We assume learners in this course have background knowledge equivalent to what is covered in the earlier three courses in this specialization: "Introduction to Probability and Data," "Inferential Statistics," and "Linear Regression and Modeling."...

人気のレビュー

RR

2017年9月20日

Great course. Difficult to apprehend sometimes as the Frequentist paradigm is learned first but once you get it, it is really amazing to see the believe update in action with data.

GH

2018年4月9日

I like this course a lot. Explanations are clear and much of the (unnecessarily heavyweight) maths is glossed over. I particularly liked the sections on Bayesian model selection.

フィルター:

ベイズ統計: 1 - 25 / 248 レビュー

by Richard M

2019年1月24日

by Tansel T A

2018年12月5日

by Sara M

2018年12月23日

by Ong Y R T

2019年3月16日

by Anna P

2018年10月24日

by Toan L T

2019年1月26日

by Tulio C

2018年12月11日

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2020年7月16日

by kpb

2018年2月25日

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2018年8月12日

by mark n

2018年7月30日

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2019年4月11日

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2018年2月26日

by Bugra Y

2020年6月1日

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2017年5月23日

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2018年8月5日

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2017年9月20日

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