Ce cours décrit les statistiques bayésiennes, dans lesquelles les déductions sur les paramètres ou les hypothèses sont mises à jour au fur et à mesure que les preuves s'accumulent. Vous apprendrez à utiliser la règle de Bayes pour transformer les probabilités a priori en probabilités a posteriori, et vous serez initié à la théorie sous-jacente et à la perspective du paradigme bayésien. Le cours appliquera les méthodes bayésiennes à plusieurs problèmes pratiques, afin de montrer les analyses bayésiennes de bout en bout qui vont de la formulation de la question à la construction de modèles, à l'obtention de probabilités a priori et à l'implémentation dans R (logiciel statistique gratuit) de la distribution a posteriori finale. En outre, le cours présentera les régions crédibles, les comparaisons bayésiennes de moyennes et de proportions, la régression bayésienne et l'inférence à l'aide de modèles multiples, ainsi qu'une discussion sur la prédiction bayésienne. Nous supposons que les apprenants de ce cours ont des connaissances de base équivalentes à celles qui sont couvertes dans les trois cours précédents de cette spécialisation : "Introduction aux probabilités et aux données, Statistiques inférentielles et Régression linéaire et modélisation

Statistiques bayésiennes
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798 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probability
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Bayesian Statistics
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Statistical Methods
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Probability Distribution
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programming
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Statut : Essai gratuitUniversity of California, Santa Cruz
Statut : Essai gratuitUniversity of California, Santa Cruz
Statut : Essai gratuitArizona State University
Statut : Essai gratuitIllinois Tech
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
45,23 %
- 4 stars
20,42 %
- 3 stars
14,53 %
- 2 stars
9,27 %
- 1 star
10,52 %
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Révisé le 24 août 2017
An interesting and challenging course, would be better with more real examples and explanation as some of the material felt rushed
Révisé le 2 juin 2017
Learnt a lot. Though the subject material was hard to grasp first hand, it is good that instructor was readily available to help us through.
Révisé le 5 juil. 2019
This course through the material too fast. The content should have been spread out over two courses in my opinion.

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