Analisis data Statistika

Banyak dataset dunia nyata tidak mengikuti kurva lonceng sederhana; mereka seringkali merupakan kombinasi kompleks dari kelompok dasar yang berbeda. Kursus ini menyediakan dasar yang kuat dalam model campuran Bayesian, memungkinkan Anda untuk mengidentifikasi sub-populasi dan model variasi rumit dalam data Anda dengan presisi. Anda akan berpindah dari konsep probabilitas dasar ke teknik clustering tingkat lanjut, memperoleh keterampilan untuk menangani data yang tidak dapat ditangkap oleh model linear tradisional. Pada akhir kursus ini, Anda akan dapat membangun, memperkirakan, dan menafsirkan model campuran untuk memecahkan masalah statistik praktis. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti prinsip-prinsip dasar inferensi Bayesian dan distribusi probabilitas - Identifikasi kapan menggunakan model campuran untuk mewakili kelompok data heterogen - Terapkan metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC) untuk memperkirakan parameter model kompleks - Praktik menerapkan Model Campuran Gaussian menggunakan R dan paket statistik modern - Evaluasi kinerja model menggunakan kriteria seleksi kontemporer seperti WAIC dan DIC - Menafsirkan distribusi posterior untuk membuat keputusan yang diinformasikan, berbasis data Kursus ini dimulai dengan terminologi dasar dan definisi inti Bayesian sebelum beralih ke mekanika model campuran terbatas dan teknik sampling komputasional. Anda akan membaca penjelasan rinci dan menerapkan pengetahuan Anda melalui latihan kode R tertulis. Kursus ini dirancang untuk pemula dalam statistik dan ilmu data yang ingin memperluas alat analitis mereka. Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya dengan metode Bayesian. Mulailah membangun model statistik yang lebih fleksibel dan kuat sekarang.