Default view
Tanfolyamok Bayesi statisztikai módszerek

Bayesi statisztikai módszerek

Dr. Lang Zsolt

A tanfolyam időtartama: egy nap (6 óra)
A tanfolyam ára: 20 000 Ft
A tanfolyam helye: 1078 Budapest, István u. 2, N épület 3. emelet

Tematika

A tanfolyam bevezet a Bayes-i statisztikába, valamint ismerteti a kapcsolódó R csomagokat. Ennek során összehasonlítjuk a statisztika frekventista és Bayes-i megközelítését. Röviden áttekintjük a Markov lánc Monte Carlo módszereket, a Metropolis-Hastings algoritmust és a Hamilton Monte Carlo algoritmust. A Bayes-i modellezés elsősorban az R statisztikai szoftver rstan csomagjával történik. Illusztratív példákon (lineáris regresszió, hierarchikus, fix és random paramétereket egyaránt tartalmazó modell, látens csoportok összehasonlítása) gyakoroljuk a Bayes-i statisztikai következtetést, predikciót, modelldiagnosztikát, modellszelekciót.

Előismeret

Feltételezzük a frekventista statisztika alapvető módszereinek (becslés- és hipotézisvizsgálat, szignifikancia-szint, p-érték, konfidencia intervallum) ismeretét.

Irodalom

Betancourt, Michael. 2018. “A Conceptual Introduction to Hamiltonian Monte Carlo.” ArXiv:1701.02434 [Stat], July. http://arxiv.org/abs/1701.02434.

Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dunson, Aki Vehtari, and Donald B. Rubin (2013) Bayesian Data Analysis, Third Edition. Chapman & Hall/CRC Press.

Az oktató

Dr. Lang Zsolt tudományos főmunkatárs az Állatorvostudományi Egyetem Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszékén. Frekventista és Bayes-i statisztikai módszerek alkalmazásával, fejlesztésével és oktatásával foglalkozik.