ベイズ統計学

伝統的な統計学的手法はしばしば厳格であり、現実の不確かさのニュアンスを捉えることに失敗する。ベイズ統計学は、新しいデータが利用可能になると、信念を更新できるようにして、強力で直感的な代替手法を提供する。 確率の基本的な哲学から実用的なデータ分析までを指導する。強力な概念的枠組みを開発し、ベイズモデルの設定方法を理解し、信頼性の高いデータ駆動型の意思決定を行うための結果の解釈方法を学ぶ。 学ぶことは 統計学の基本的な考え方を理解し，統計学の基本的な考え方を理解する。 条件付き確率を計算するためにベイズの定理を適用し，新しいデータにより信念を更新する。 事前分布を構成し，事後結果に及ぼす影響を理解する。 共役ファミリとＭａｒｋｏｖ　Ｃｈａｉｎ　Ｍｏｎｔｅ　Ｃａｒｌｏ（ＭＣＭＣ）のような現代的な計算概念を用いて，共通のデータ型を分析する。 統計モデルの評価を行い，信頼性の高い結論を得るために，近代的な診断指標を用いる。 信頼区間と後方分布を解釈し，不確かさを明確に伝える まず，確率の基本的な用語と哲学的根拠から始め，構造化された書面による説明と実用的なデータ分析シナリオへと移行する。 初心者向けの本コースは，高度な統計学や微積分学の知識は必要ない。 今日から読み始めて、より直感的で強力なデータ分析方法を解き放て。