Mô tả
Giới thiệu triết học suy diễn Bayesian; kinh nghiệm thực hành áp dụng cho dữ liệu sinh học. Hình thành mô hình, xác định tiên nghiệm (priors) phù hợp và phân phối hậu nghiệm (posteriors) thu được từ priors và dữ liệu, và thực hành rút ra suy luận từ các phân phối hậu nghiệm này.
Tiền đề
- Điều kiện trước: Một khóa nâng cao về sinh-thống kê ứng dụng (ví dụ BIOL 5407) hoặc được phép của Khoa và có thành tích tốt trong Chương trình Sau đại học Sinh học hoặc Hóa sinh tại Carleton University.
Điều kiện và thủ tục
- Điều kiện trước: Một khóa nâng cao về sinh-thống kê ứng dụng (ví dụ BIOL 5407) hoặc được phép của Khoa và có thành tích tốt trong Chương trình Sau đại học Sinh học hoặc Hóa sinh tại Carleton University.
Văn bản tham chiếu bằng ngôn ngữ gốc
Introduction to the philosophy of Bayesian inference; practical experience applying to biological data. Model formulation, identification of appropriate priors and resulting posteriors given priors and data, and the practice of drawing inferences from these posteriors.
- Prerequisite(s): An advanced course in applied biostatistics (e.g. BIOL 5407 ) or permission of the Department and good standing in a Carleton University Biology or Biochemistry Graduate Program.
Nguồn và tham khảo
Ngày và nguồn được giữ lại để giúp bạn kiểm tra thông tin. Các bản dịch được cung cấp để dễ đọc; nguồn chính thức là tham chiếu cho các điều kiện và yêu cầu.
Nguồn tham khảo : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/BIOL/