Eine rigorose Einführung in die Theorie der Bayes'schen statistischen Inferenz und Datenanalyse, einschließlich Prior- und Posterior-Verteilungen, Bayes'scher Schätzung und Tests, Bayes'scher Rechentheorien und -methoden sowie der Implementierung Bayes'scher Berechnungsmethoden mit gängiger Statistiksoftware.

Bayessche Computerstatistik
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Bayessche Computerstatistik
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Fortgeschrittene statistische Techniken für die Datenwissenschaft“

Dozent: Shahrzad (Sara) Jamshidi
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Kategorie: Numerische Analyse
- Kategorie: Statistische Programmierung
- Kategorie: Logistische Regression
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Markov-Modell
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Simulationen
- Kategorie: Bayessche Statistik
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
- Kategorie: Software zur Datenanalyse
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Statistische Modellierung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Statistische Software
- Kategorie: R (Software)
- Kategorie: R Programmierung
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32 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 9 Module
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Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
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