谢菲尔德大学统计硕士贝叶斯统计和计算方法课程解析

谢菲尔德大学统计硕士贝叶斯统计和计算方法课程介绍了统计推断的贝叶斯方法。贝叶斯方法在哲学上从根本上不同于传统的频率主义/经典推理，并且在过去一直是一些争议的主题，但现在被广泛使用。课程还介绍了各种计算方法，用于在不可能“分析”获得结果的情况下实现贝叶斯和频率主义推理。这些方法将使用编程语言R和Stan来实现，一些编程知识将与理论课程一起讲授。同学要是有课程相关的疑问，可以随时让我们的老师来解答辅导哟。

谢菲尔德大学统计硕士贝叶斯统计和计算方法课程解析：

一、贝叶斯统计和计算方法课程内容：

课程首先介绍了统计推断的贝叶斯方法，介绍基础、在简单环境中的应用(使用“共轭先验”)，以及使用马尔可夫链蒙特卡罗的计算方法。同时，学生还将学习R编程，重点是实现各种蒙特卡罗方法。其次，学生将进一步学习计算方法，这些方法可用于实现各种统计推断程序。更复杂的贝叶斯模型也将提出，这将提供计算方法讲授的动机。学生将学习如何使用概率编程语言“Stan”实现马尔可夫链蒙特卡罗方法。

二、贝叶斯统计和计算方法课程目的：

1、介绍统计推断的贝叶斯方法;

2、提出一系列计算工具，在相关问题中实现贝叶斯和频率主义推理;

3、演示如何使用R和Stan实现各种计算方法;

4、增进学生对统计方法的更广泛理解，并发展其作为应用统计学家的专业技能。

三、贝叶斯统计和计算方法课程成果：

1、解释贝叶斯统计推断和频率统计推断的区别;

2、对一系列标准统计问题进行贝叶斯推断;

3、用Stan实现马尔可夫链蒙特卡罗抽样;

4、用R编写函数来实现简单的计算方法，特别是用于频率推理的蒙特卡罗方法;

5、确定贝叶斯多层模型可用于数据分析的情况，拟合这些模型并解释结果;

6、使用适当的统计方法分析部分观察数据;

7、在实际案例研究中进行贝叶斯分析，并与非专家交流关键问题。

四、贝叶斯统计和计算方法课程大纲：

1、贝叶斯统计：主观概率，先验分配，贝叶斯学习，预测分布，非共轭先验，马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)。

2、R编程：向量、列表、矩阵，编写函数，R中的蒙特卡罗模拟(蒙特卡罗积分，重要抽样，蒙特卡罗检验)，循环、分支。

3、MCMC概述，哈密尔顿蒙特卡罗，Stan概述，Stan中的贝叶斯多层模型(线性和广义线性模型)，交叉验证，变分推理。

同学如果还有关于谢菲尔德大学统计硕士贝叶斯统计和计算方法课程的问题，可以让我们的课程顾问进行解答哟。