Description
Notions de probabilité pour les statistiques bayésiennes. Inférence bayésienne pour des familles exponentielles simples. Chaînes de Markov Monte Carlo pour l'inférence postérieure. Bayésien empirique. Bayésien hiérarchique. Inférence bayésienne pour le modèle normal multivarié. Régression linéaire bayésienne. D'autres sujets avancés peuvent être inclus. Un logiciel informatique sera utilisé.
Préalables
- Prérequis : STAT 3553 ou permission de l'École.
Conditions et modalités
- Prérequis : STAT 3553 ou permission de l'École.
- Cours magistral trois heures par semaine, laboratoire une heure par semaine.
Texte de référence dans sa langue d’origine
Probability basics for Bayesian statistics. Bayesian inference for simple exponential families. Markov Chain Monte Carlo for posterior inference. Empirical Bayes. Hierarchical Bayes. Bayesian inference for the multivariate normal model. Bayesian linear regression. More advanced topics may be included. Computer software will be used.
- Prerequisite(s): STAT 3553 or permission of the School.
- Lectures three hours a week, laboratory one hour a week.
Sources et références
Les dates et les sources sont conservées pour vous aider à vérifier les renseignements. Les traductions sont proposées pour faciliter la lecture; la source officielle fait référence pour les conditions et les exigences.
Référence source : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/