貝氏資料分析原理
Principles of Bayesian Data Analysis
學期
112-2
學分
1
學分
當期課號
130206
永久課號
MDPH30079
開課單位
公共衛生研究所
授課教師
程毅豪
校區
陽明
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週二 |
|---|---|
3 10:10–11:00 | 貝氏資料分析原理 YS107 2 節連堂 |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
This course, following the course “Introduction to Bayesian Data Analysis”, studies some further details of Bayesian data analysis, including theory, model, computation, and applications.
評分方式
考評方式 作業,報告
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | Bayesian Inference: Monte Carlo (MC) and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) mehods |
| 第 2 週 | MCMC methods: Metropolis-Hastings algorithm (1) |
| 第 3 週 | MCMC methods: Metropolis-Hastings algorithm (2) |
| 第 4 週 | MCMC methods: Gibbs Sampler (1) |
| 第 5 週 | MCMC methods: Gibbs Sampler (2) |
| 第 6 週 | MCMC methods: Hamiltonian Monte Carlo (1) |
| 第 7 週 | MCMC methods: Hamiltonian Monte Carlo (2) |
| 第 8 週 | Bayesian Prediction |
| 第 9 週 | 期末報告 |
| 第 10 週 | |
| 第 11 週 | |
| 第 12 週 | |
| 第 13 週 | |
| 第 14 週 | |
| 第 15 週 | |
| 第 16 週 | |
| 第 17 週 | |
| 第 18 週 |
教科書
Recommended book: “Bayesian Data Analysis” (3rd ed) by Andrew Gelman, John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Sunson, Aki Vehtari, and Donald B. Rubin