英国南安普顿大学研究生作业

英国南安普顿大学研究生似然和贝叶斯推理课程开发了对参数统计模型进行推断的方法。课程所研究的方法是通用的，适用于广泛的统计模型，包括同分布响应的简单模型和回归模型，以及在其他课程中可能遇到的许多更复杂的模型。似然和贝叶斯推理课程作业成绩占课程总评估的40%，比重较大。下面我们就一起来看一看作业的详情解析。

一、英国南安普顿大学研究生似然和贝叶斯推理课程作业考察重点

1、对参数统计模型进行贝叶斯推断，包括选择先验分布，在共轭和非共轭先验的情况下计算后验分布，以及基于后验分布进行预测和决策。

2、为经常遇到的数据类型构建适当的参数统计模型。

3、推导似然推断的渐近行为，包括最大似然估计量和对数似然比检验统计量的渐近分布。

4、对参数统计模型进行似然推断，包括估计参数、构造大样本置信区间和进行假设检验。

二、英国南安普顿大学研究生似然和贝叶斯推理课程作业涵盖知识

1、统计模型，包括同分布响应的简单模型和回归模型。

2、似然：最大似然估计，分数，信息，克拉美-罗下界和最大似然估计的渐近分布。

3、大样本置信区间。

4、假设检验：广义似然比检验和对数似然比检验统计量的渐近分布。

5、贝叶斯推理的概念：先验分布，后验分布和使用后验分布进行预测和决策。

6、共轭先验分布的贝叶斯推断。

7、后验分布近似抽样的马尔可夫链蒙特卡罗方法。

无论是似然和贝叶斯推理课程作业，还是其他英国南安普顿大学研究生作业，只要同学需要老师讲解，就都能和我们联系，我们随时可以为同学提供作业辅导帮助。