Deep Learning Specialization on Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics

在Coursera上,《贝叶斯统计:技术与模型》是一个极具深度与广度的课程,属于贝叶斯统计的两门课程序列中的第二部分。该课程主要建立在《贝叶斯统计:从概念到数据分析》之上,后者通过简单的共轭模型引入了贝叶斯方法。在真实世界的数据分析中,往往需要更复杂的模型以获得更为准确的结论。因此,本课程旨在扩展我们的“贝叶斯工具箱”,通过更通用的模型和计算技术来拟合这些模型。

**课程大纲**:
1. **统计建模与蒙特卡洛估计**:学习贝叶斯建模和蒙特卡洛估计的基本概念。
2. **马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)**:深入理解Metropolis-Hastings算法、吉布斯抽样及其收敛性评估。
3. **常见统计模型**:涵盖线性回归、方差分析(ANOVA)、逻辑回归和多因素方差分析等模型。
4. **计数数据与层次建模**:讨论泊松回归和层次建模技术。
5. **顶点项目**:期末将进行一个同行评审的数据分析项目,帮助学员巩固所学知识。

这个课程适合希望深入了解贝叶斯统计的学员,无论是统计学初学者还是有一定基础的研究人员,都能从中获益。课程通过灵活的学习方式和丰富的实践项目,帮助学员将理论与实践相结合,是提升数据分析能力的良好选择。推荐给所有有意向进一步探索统计学和数据科学的学习者。

课程主页: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics

作者 CourseEye