كل الدورات
عن الدورة
تشرح هذه الدورة الإحصاء البايزي وكيفية تحديث الاستنتاجات حول المعلمات أو الفرضيات مع تراكم الأدلة، باستخدام قاعدة بايز. تتضمن تطبيقات عملية مثل بناء النماذج الإحصائية، استنباط الاحتمالات الخلفية، تقدير المناطق الموثوقة، مقارنة المتوسطات والنسب، الانحدار البايزي والتنبؤ. يتم تنفيذ التحليل باستخدام برنامج R، مع فرضية أن المتعلمين لديهم معرفة سابقة بالمبادئ الأساسية للإحصاء والاحتمالات والنمذجة الخطية.
ماذا ستتعلم
- استخدام قاعدة بايز لتحويل الاحتمالات
- فهم النظرية والمنهجية البايزية
- تطبيق الطرق العملية على البيانات الحقيقية
- إنشاء نماذج إحصائية بايزية
- تحليل التنبؤات باستخدام النماذج المتعددة
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمفاهيم الإحصائية والاحتمالات
- الاستعداد للممارسة التطبيقية
المدرسون
M
Mine Çetinkaya-Rundel
Associate Professor of the Practice
D
David Banks
Professor of the Practice
C
Colin Rundel
Assistant Professor of the Practice
M
Merlise A Clyde
Professor
المواضيع
تحليل البيانات
علوم البيانات
الاحتمالات والإحصاء
توزيعات الاحتمالات
البرمجة بلغة R
الإحصاء البايزي
التحليل الإحصائي
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تحليل البيانات
علوم البيانات
الاحتمالات والإحصاء
توزيعات الاحتمالات
البرمجة بلغة R
الإحصاء البايزي
التحليل الإحصائي
Bayesian Statistics
Statistical Methods
Regression Analysis
إعلان
إعلان