À propos de ce cours
4.8
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39 avis
100 % en ligne

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Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire

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Heures pour terminer

Approx. 36 heures pour terminer

Recommandé : 5 weeks of study, 4-6 hours/week....
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais...

Compétences que vous acquerrez

Gibbs SamplingBayesian StatisticsBayesian InferenceR Programming
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

Statistical modeling and Monte Carlo estimation

Statistical modeling, Bayesian modeling, Monte Carlo estimation...
Reading
11 vidéos (Total 99 min), 4 lectures, 4 quiz
Video11 vidéos
Objectives7 min
Modeling process8 min
Components of Bayesian models8 min
Model specification7 min
Posterior derivation9 min
Non-conjugate models7 min
Monte Carlo integration9 min
Monte Carlo error and marginalization6 min
Computing examples15 min
Computing Monte Carlo error13 min
Reading4 lectures
Module 1 assignments and materials3 min
Reference: Common probability distributions min
Code for Lesson 3 min
Markov chains20 min
Quiz4 exercices pour s'entraîner
Lesson 120 min
Lesson 225 min
Lesson 330 min
Markov chains20 min
Semaine
2
Heures pour terminer
5 heures pour terminer

Markov chain Monte Carlo (MCMC)

Metropolis-Hastings, Gibbs sampling, assessing convergence...
Reading
11 vidéos (Total 129 min), 7 lectures, 4 quiz
Video11 vidéos
Demonstration10 min
Random walk example, Part 112 min
Random walk example, Part 216 min
Download, install, setup3 min
Model writing, running, and post-processing12 min
Multiple parameter sampling and full conditional distributions8 min
Conditionally conjugate prior example with Normal likelihood10 min
Computing example with Normal likelihood16 min
Trace plots, autocorrelation17 min
Multiple chains, burn-in, Gelman-Rubin diagnostic8 min
Reading7 lectures
Module 2 assignments and materials3 min
Code for Lesson 4 min
Alternative MCMC software10 min
Code from JAGS introduction min
Code for Lesson 510 min
Autocorrelation10 min
Code for Lesson 6 min
Quiz4 exercices pour s'entraîner
Lesson 420 min
Lesson 530 min
Lesson 620 min
MCMC45 min
Semaine
3
Heures pour terminer
6 heures pour terminer

Common statistical models

Linear regression, ANOVA, logistic regression, multiple factor ANOVA...
Reading
11 vidéos (Total 131 min), 5 lectures, 5 quiz
Video11 vidéos
Setup in R9 min
JAGS model (linear regression)12 min
Model checking17 min
Alternative models10 min
Deviance information criterion (DIC)4 min
Introduction to ANOVA10 min
One way model using JAGS18 min
Introduction to logistic regression6 min
JAGS model (logistic regression)18 min
Prediction15 min
Reading5 lectures
Module 3 assignments and materials3 min
Code for Lesson 7 min
Code for Lesson 8 min
Code for Lesson 9 min
Multiple factor ANOVA20 min
Quiz5 exercices pour s'entraîner
Lesson 7 Part A30 min
Lesson 7 Part B30 min
Lesson 830 min
Lesson 945 min
Common models and multiple factor ANOVA30 min
Semaine
4
Heures pour terminer
5 heures pour terminer

Count data and hierarchical modeling

Poisson regression, hierarchical modeling...
Reading
10 vidéos (Total 106 min), 7 lectures, 4 quiz
Video10 vidéos
JAGS model (Poisson regression)17 min
Predictive distributions11 min
Correlated data8 min
Prior predictive simulation10 min
JAGS model and model checking (hierarchical modeling)13 min
Posterior predictive simulation8 min
Linear regression example7 min
Linear regression example in JAGS10 min
Mixture model in JAGS13 min
Reading7 lectures
Module 4 assignments and materials3 min
Prior sensitivity analysis20 min
Code for Lesson 10 min
Normal hierarchical model20 min
Applications of hierarchical modeling10 min
Code and data for Lesson 11 min
Mixture model introduction, data, and code20 min
Quiz4 exercices pour s'entraîner
Lesson 1040 min
Lesson 11 Part A40 min
Lesson 11 Part B30 min
Predictive distributions and mixture models30 min

Enseignant

Avatar

Matthew Heiner

Doctoral Student
Applied Mathematics and Statistics

À propos de University of California, Santa Cruz

UC Santa Cruz is an outstanding public research university with a deep commitment to undergraduate education. It’s a place that connects people and programs in unexpected ways while providing unparalleled opportunities for students to learn through hands-on experience....

Foire Aux Questions

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