설명
베이즈 통계의 확률 기초. 단순 지수족에 대한 베이즈 추론. 사후 추론을 위한 마코프 체인 몬테카를로. 경험적 베이즈. 계층적 베이즈. 다변량 정규모형에 대한 베이즈 추론. 베이즈 선형회귀. 더 고급 주제가 포함될 수 있다. 컴퓨터 소프트웨어를 사용할 것이다.
선수 과목
- 선수과목: STAT 3553 또는 학부의 허가.
조건 및 세부사항
- 선수과목: STAT 3553 또는 학부의 허가.
- 주당 강의 3시간, 실습 1시간.
원문 참조 텍스트
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.
출처 및 참고문헌
날짜와 출처는 정보를 확인하는 데 도움이 되도록 보관됩니다. 번역은 읽기 편의를 위해 제공되며 조건과 요건은 공식 출처가 기준입니다.
출처 참조 : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/STAT/