البايزي التطبيقي للتحليلات

يُعدّ الإحصاء البايزي مجالاً جذاباً وواسع الاستخدام، خصوصاً في علوم البيانات والتحليلات. في هذه الدورة ستتعرّف إلى الأسس التي تقوم عليها المفاهيم البايزية وكيف تختلف عن الإحصاء الكلاسيكي، بما في ذلك طرق التمثيل (Parametrizations)، والتوزيعات القبلية (Priors)، ودالة الاحتمال (Likelihood)، وطرائق مونت كارلو، وكيفية حساب النماذج البايزية عملياً، مع التعرّف إلى النمذجة متعددة المستويات (Multilevel Modelling). تنقسم الدورة إلى جزأين: جزء نظري وجزء تطبيقي (تجريبي) ضمن تحليلات بايز. تغطي الأسابيع الثلاثة الأولى الجانب النظري، حيث ستتعلم كيفية صياغة توزيع قبلي مناسب، وكيفية حساب التوزيع البعدي (Posterior)، إلى جانب عدد من الجوانب الأساسية الأخرى التي تساعدك على فهم منطق الاستدلال البايزي وبناء النموذج الإحصائي بصورة صحيحة. أما بقية الأسابيع فتركّز على الجانب التطبيقي الذي يشرح كيفية تنفيذ النمذجة البايزية حسابياً. ستعمل على بناء نماذج بايزية وملاءمتها وتقديرها وحسابها باستخدام أدوات عملية، مع الاستفادة من برنامج OpenBUGS المتاح مجاناً، إضافة إلى استخدام R لدعم سير العمل التحليلي. بنهاية الدورة ستكون قادراً على توظيف المنهج البايزي لفهم البيانات وتقدير احتمالات النتائج المتوقعة، واكتساب خبرة عملية مباشرة في إنشاء النماذج وتقديرها وتفسير مخرجاتها بما يخدم اتخاذ القرار المبني على البيانات.

• فهم المفاهيم البايزية الضرورية من منظور عملي لتحسين اتخاذ القرار.
• تعلّم المنهج البايزي لتقدير النتائج المحتملة للأحداث أو الاحتمالات باستخدام مجموعات البيانات.
• اكتساب خبرة عملية مباشرة في إنشاء النماذج البايزية وتقديرها باستخدام R وOPENBUGS.

• فهم أساسي لمبادئ الإحصاء