课程主页: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics
课程概述
在当今数据驱动的世界，贝叶斯统计作为一种强大的统计工具越来越受到重视。这门课程，《贝叶斯统计：技术与模型》，是为希望深入理解并应用贝叶斯统计的学生而设计的，它是贝叶斯统计两部分课程的第二部分。此课程建立在《贝叶斯统计：从概念到数据分析》中介绍的基本概念之上，进一步扩展了贝叶斯工具箱，教会学生如何使用更复杂的模型来应对现实数据。
课程内容回顾
课程包括的关键内容包括：
- 统计建模与Monte Carlo估计：通过这个单元，学生将学习如何进行统计建模及运用Monte Carlo方法进行估算。
- 马尔可夫链Monte Carlo（MCMC）：本部分涵盖超经典的Metropolis-Hastings算法和Gibbs采样，并教授如何评估模型收敛。
- 常见统计模型：即将深入学习线性回归、方差分析（ANOVA）、逻辑回归以及多因子方差分析（Multiple Factor ANOVA）。
- 计数数据与层级建模：重点关注泊松回归和层次建模，适应日渐复杂的数据情况。
- 毕业项目：课程最终包含一个交互式的同行评审数据分析项目，兼具实际应用与重要反馈机制。
推荐理由
先前的课程提供了一个很好的基础，而本课程则是带您走入更深 ಗಮನ。随着我们在数据分析领域中限制越来越少，掌握高效的贝叶斯统计建模与计算技术是面临任何现实问题的关键。此外，逐步的学习进度、系统化的教学以及随着项目案例的提升，都会促进灵活思考与创新判断。屡次实践将帮助我们释入贝叶斯的世界，建立起数据直观的可视化。
总结彰显贝叶斯的重要性
总的来说，这门课程是一场贝叶斯统计战略入门曲，在扩充统计模型灵感的同时亦打底个人的数职发展课程。无论您是想扩增职业生涯中的文字还是更技术深耕方面，多知识的市场将非常欣赏您所接受的Benwas优势，这将更有助于未来更快上手复杂的现实问题。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/mcmc-bayesian-statistics