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Ce cours décrit les statistiques bayésiennes, dans lesquelles les inférences sur les paramètres ou les hypothèses sont mises à jour au fur et à mesure que les preuves s'accumulent. Vous apprendrez à utiliser la règle de Bayes pour transformer les probabilités a priori en probabilités a posteriori et serez initié à la théorie sous-jacente et à la perspective du paradigme bayésien. Le cours appliquera les méthodes bayésiennes à divers problèmes pratiques, pour montrer des analyses bayésiennes de bout en bout qui vont du cadrage de la question à la construction de modèles pour obtenir des probabilités a priori pour implémenter la distribution postérieure finale dans R (logiciel statistique libre). En outre, le cours présentera des régions crédibles, des comparaisons bayésiennes de moyennes et de proportions, une régression et une inférence bayésiennes utilisant plusieurs modèles et une discussion sur la prédiction bayésienne.
Nous supposons que les étudiants de ce cours ont des connaissances de base équivalentes à celles couvertes dans les trois cours précédents de cette spécialisation : « Introduction aux probabilités et aux données », « Statistiques inférentielles » et « Régression linéaire et modélisation ».
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Professeur agrégé de pratique
département de science statistique
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mon ordinateur 5 5 cours(s)
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