课程主页: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics
在现代统计分析中，贝叶斯统计方法逐渐成为分析数据的重要工具。今天，我想和大家分享一个在Coursera上非常精彩的课程：贝叶斯统计：技术与模型。这个课程是贝叶斯统计系列课程的第二部分，之前的课程是 贝叶斯统计：从概念到数据分析，该课程为我们打下了坚实的基础。
课程概述
本课程不仅仅是简单的模型讲解，它深入探讨了如何使用更复杂的模型和计算技术来处理现实世界中的数据。通过本课程，你将扩展你的“贝叶斯工具箱”，掌握对更一般性模型的理解和应用。
课程大纲
- 统计建模与蒙特卡罗估计
课程从统计建模开始，探讨贝叶斯建模和蒙特卡罗估计的基础概念。 - 马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC)
介绍了Metropolis-Hastings算法、Gibbs抽样以及评估收敛性的方法。 - 常见统计模型
包括线性回归、方差分析（ANOVA）、逻辑回归以及多因素方差分析。 - 计数数据与层级建模
课程深入讨论了泊松回归和层级建模的应用。 - 顶点项目
在课程的最后，你将进行同行评审的数据分析项目，这为学员提供了实际应用所学知识的机会。
学习收获
在完成本课程后，学员能够更灵活地使用贝叶斯技术来解决复杂问题，同时能熟练运用MCMC和层级模型来分析数据。课程设置合理，内容全面，非常适合希望深入了解贝叶斯统计的学者或工作人士。
最后，我强烈推荐这门课程给所有对统计学和数据分析感兴趣的朋友们。无论你是统计学的初学者，还是希望提升自己技能的专业人士，这门课程都能为你提供丰富的知识和实践经验。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics