描述
贝叶斯推断哲学入门；将其应用于生物学数据的实践经验。模型构建、鉴定适当先验及在给定先验与数据下的后验，以及从这些后验中得出推论的实践。
先修课程
- 先决条件：高级应用生物统计学课程（例如 BIOL 5407）或系方许可，并在 Carleton University 生物学或生物化学研究生项目中成绩良好。
条件与方式
- 先决条件：高级应用生物统计学课程（例如 BIOL 5407）或系方许可，并在 Carleton University 生物学或生物化学研究生项目中成绩良好。
原文参考文本
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.
来源与参考
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来源参考 : https://calendar.carleton.ca/grad/courses/BIOL/