Bayesianska metoder

Om utbildningen

Denna kurs introducerar regressionsmodeller med utgångspunkt i bayesiansk filosofi och programvara. Kursen inleds med en kort repetition av sannolikhet definierad i frekventistiska termer samt en diskussion om begränsningarna med detta synsätt när det tillämpas på unika händelser. Olika skolor av statistiskt tänkande, skillnaden mellan konfidensintervall och trovärdighetsintervall, samt generativa modellers och estimanders roll i den vetenskapliga processen diskuteras. Kursen utvecklar fullständiga sannolikhetsmodeller för en- och flerparametermodeller med konjugata priorfördelningar. Jämförelser mellan exakta lösningar och numeriska approximationer ges för att illustrera användningen av numeriska algoritmer. Vidare introduceras Markov Chain Monte Carlo (MCMC)-algoritmer som generiska metoder för bayesiansk modellering. Fokus ligger på att förstå utmaningen med konvergens i fördelning, att diagnostisera bristande konvergens och att åtgärda konvergensproblem. Posteriora prediktiva kontroller som en systematisk metod för att bedöma modellens passform beskrivs. Modelljämförelser med hjälp av informationskriterier motiveras. Slutligen illustreras stapling av flera modeller. Det enhetliga arbetsflödet i en bayesiansk analys illustreras i fallet med generaliserade linjära blandade modeller (GLMM). Viss diskussion om samtida utmaningar och elicitering av priorfördelningar ges.

Behörighet

Behörighetskraven för kursen är en kandidatexamen om minst 180 högskolepoäng inom hälsovetenskapligt, ekonomiskt, naturvetenskapligt, eller ingenjörsvetenskapligt huvudområde. Vidare krävs R-programmering om minst 5 högskolepoäng eller motsvarande, Introduktion till biostatistik (STA110) eller kurs i matematisk statistik och/eller sannolikhetsteori om minst 9 högskolepoäng eller motsvarande, Engelska B/Engelska 6 eller motsvarande, och Matematik 3b/3c eller motsvarande.

Rekommenderade förkunskaper: uh

Alla tillfällen (1)

Liknande utbildningar

• Statistik: Bayesianska metoderUniversitet/högskola
• Bayesiansk inlärningUniversitet/högskola
• Beräkningsmetoder för Bayesiansk statistikUniversitet/högskola
• Bayesiansk statistik och dataanalysUniversitet/högskola