课程主页: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics
在这个数据驱动的时代，掌握统计学方法对任何分析师或者研究人员都是至关重要的。《贝叶斯统计：技术与模型》是Coursera上一个深入的在线课程，旨在让学习者了解贝叶斯统计的高级技术与模型。作为两门课程中的第二门，本课程在此前的《贝叶斯统计：从概念到数据分析》课程的基础上，进一步拓宽了我们的贝叶斯工具箱。
课程首先涵盖统计建模与蒙特卡洛估计，帮助学生掌握贝叶斯建模的基础。随着课程的深入，学习者将学习马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术，包括Metropolis-Hastings算法和Gibbs抽样。同时，课程还强调了收敛性评估的重要性，这是确保模型有效性的关键步骤。
此外，学生将接触到常见的统计模型，如线性回归、方差分析（ANOVA）、逻辑回归和多因素方差分析，从而能在复杂的数据环境中进行有效分析。课程还特别关注计数数据及其层次建模，包括Poisson回归和层次模型。这些内容的学习，帮助学生应对现实世界中更复杂的数据情况，达到更合理的结论。
课程的最终部分是一个顶点项目，学习者将在这里进行同行评审的数据分析项目，锻炼自己应用所学知识解决实际问题的能力。
总的来说，这个课程适合希望深入掌握贝叶斯统计技术的学习者，从中不仅能获得理论知识，还能通过实践项目提升自己的数据分析能力。无论你是统计学的初学者，还是希望提升自己学术与职业技能的进阶学习者，本课程都将助你一臂之力。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics