【体系教程】基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算)
基于R语言的现代贝叶斯统计学方法(贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算)实践技术
全套课件+视频教程+案例数据代码+随行导师群
前言
教学特色
2、技巧方法讲解,提供课程配套的完整教材数据及提供长期回放;
3、与项目案例相结合,更好的对接实际工作应用;
4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析;
5、专属助学群辅助巩固学习及实际工作应用交流,不定期召开线上答疑。
主讲专家
培训费用
费用:2980元【最高享受7.5折优惠】
【学生按要求可申请会员优惠】
发票可开具:培训费、会议费、资料费等,配有盖章文件,用于学员报销使用
课程详情
1.1 信念函数与概率
1.2 事件划分与贝叶斯法则
1.3 稀少事件的概率估计
1.4 可交换性
1.5 预测模型的构建
2.1 二项式模型与置信域
2.2 泊松模型与后验分布
2.3 指数族模型与共轭先验
3.1 蒙特卡罗方法
3.2 任意函数的后验推断
3.3 预测分布采样
3.4 后验模型检验
4.1 均值与条件方差的推断
4.2 基于数学期望的先验
4.3 非正态分布的正态模型
5.1 半共轭先验分布
5.2 离散近似
5.3 条件分布中的采样
5.4 吉布斯采样算法及其性质
5.5 MCMC方法
6.1 多元正态分布的密度
6.2 均值的半共轭先验
6.3 逆-Wishart分布
6.4 缺失数据与贝叶斯插补
6.5 组间比较
6.6 分层模型的均值与方差
7.1 回归的本质与最小二乘法
7.2 回归的贝叶斯估计
7.3 模型的贝叶斯比较
7.4 吉布斯采样与模型平均
7.5 指数模型比较与选择
7.6 总结与结论
7.7 Python的Copula相关包介绍
8.1 广义线性模型
8.2 泊松模型Metropolis算法
8.3 Metropolis-Hastings算法
8.4 M-H算法与吉布斯采样的组合
9.1 多层回归模型
9.2 全条件分布
9.3 广义线性混合效应模型
10.1 有序Probit回归
10.2 秩的似然
10.3 高斯Copula模型
注:请提前自备电脑及安装所需软件。
学时证书
参加培训的学员可以获得《贝叶斯理论及应用》专业技术证书及学时证明,网上可查。此证书可作为学时证明、个人学习和知识更新、单位在职人员专业技能素质培养及单位人才聘用重要参考依据。证书查询网址:www.aishangyanxiu.com
报名方式
王艳183-4893-7383(微电)
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183-4893-7383(电话)
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