Байесовские модели смешанных данных для статистического анализа

Многие наборы данных в реальном мире не следуют простой колокольчатой кривой; они часто представляют собой сложную комбинацию различных базовых групп. Этот курс обеспечивает прочную основу в байесовских моделях смеси, позволяя вам идентифицировать подпопуляции и моделировать сложную изменчивость в ваших данных с точностью. Вы перейдете от основных понятий вероятности к продвинутым методам кластеризации, приобретя навыки работы с данными, которые традиционные линейные модели не могут захватить. К концу этого курса вы сможете структурировать, оценивать и интерпретировать модели смесей для решения практических статистических проблем. Что вы узнаете: - Понять основные принципы байесовского вывода и распределения вероятностей - Определение случаев использования смешанных моделей для представления разнородных групп данных - Применять методы Монте-Карло с использованием марковских цепей (ММЦ) для оценки параметров сложных моделей - Практика реализации гауссовых моделей смесей с использованием R и современных статистических пакетов - Оценка эффективности моделей с использованием современных критериев отбора, таких, как WAIC и DIC - интерпретировать задние распределения для принятия обоснованных решений на основе данных Курс начинается с основной терминологии и основных байесовских определений, прежде чем перейти к механике моделей конечной смеси и методам вычислительной выборки. Вы прочитаете подробные объяснения и примените свои знания через письменные упражнения по коду R. Этот курс предназначен для начинающих в статистике и науке данных, которые хотят расширить свой аналитический инструментарий. Не требуется предыдущий опыт работы с байесовскими методами. Начните создавать более гибкие и надежные статистические модели уже сегодня.