説明
ベイズ統計のための確率の基礎。単純指数族に対するベイズ推論。事後推論のためのマルコフ連鎖モンテカルロ。経験的ベイズ法。階層ベイズ法。多変量正規モデルに対するベイズ推論。ベイズ線形回帰。より高度なトピックを含むことがある。コンピュータソフトウェアを使用する。
前提条件
- 前提条件：STAT 3553 または学部の許可。
条件および詳細
- 前提条件：STAT 3553 または学部の許可。
- 講義 週3時間、実験 週1時間。
原語による参照テキスト
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.
出典と参照
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出典の参照 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/