تقدير بايزي للمؤشرات والمقاييس والمتغيرات للمهندسين

عندما نقوم بنمذجة الأنظمة الفيزيائية أو الكيميائية أو البيولوجية، فإن تقدير البارامترات القاطعة غالبا ما يكون قاصرا عن التقاط عدم اليقين في العالم الحقيقي. وتقدم الإحصاءات البايزية إطارا قويا ليس فقط لتقدير البارامترات، بل وأيضا لتحديد الثقة التي نملكها في بياناتنا بدقة. وهذه الدورة النصية ترشدك من المفاهيم الأساسية للاحتمال إلى تنفيذ خوارزميات مونت كارلو لسلسلة ماركوف العملية (MCMC) للتطبيقات الهندسية. وبقراءة شروح واضحة وأمثلة شفرة منظمة، ستتعلم كيف تنتقل من المعتقدات السابقة إلى التوزيعات اللاحقة، مما يمكنك من إجراء تنبؤات موثوقة للغاية تستند إلى البيانات. ماذا ستتعلم: - فهم المبادئ الأساسية للاستدلال البايزي وتقدير البارامترات. - صياغة توزيعات مسبقة ودوال احتمالية للنماذج العلمية. - تنفيذ خوارزميات سلسلة ماركوف - مونت كارلو، بما في ذلك طريقة متروبوليس - هاستينغز. - استخراج وتحليل التوزيعات اللاحقة الحدية الأحادية البعد لتحديد عدم اليقين في البارامترات تحديدا كميا. - تطبيق أفضل الممارسات الحديثة في عمليات التحقق التشخيصي، واختبار التقارب، وتحسين الخوارزميات. سوف تبدأ بتعريفات الاحتمالات الأساسية والمصطلحات البايزية قبل الانتقال خطوة بخطوة من خلال تصميم الخوارزميات، وتنفيذ الشفرة، وتدفقات العمل العلمية لتقدير البارامترات. هذه الدورة مصممة لطلاب الهندسة، والباحثين، ومحللي البيانات الذين يريدون مقدمة واضحة وسهلة للمبتدئين للطرق العددية البايزية دون الحاجة إلى خلفية إحصائية متقدمة. ابدأ القراءة اليوم لفتح قوة القياس الكمي لعدم اليقين البايزي في تدفقات عملك التقنية.