Build your ultimate AI agent
Deskripsi Kursus
Pendekatan Bayesian untuk statistika dan Machine Learning bersifat logis, fleksibel, dan intuitif. Dalam kursus ini, Anda akan merancang dan menganalisis serangkaian model Bayesian yang mendasar dan dapat digeneralisasi. Cakupannya mulai dari model satu-parameter fundamental hingga model regresi linier multivariat dan terumumkan tingkat menengah. Popularitas model Bayesian semacam ini tumbuh seiring ketersediaan sumber daya komputasi yang diperlukan untuk implementasinya. Anda akan memanfaatkan salah satu sumber daya tersebut — paket rjags di R. Menggabungkan kekuatan R dengan mesin JAGS (Just Another Gibbs Sampler), rjags menyediakan kerangka kerja untuk pemodelan, inferensi, dan prediksi Bayesian.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Pengantar Pemodelan Bayesian
Model Bayesian menggabungkan wawasan awal (prior) dengan wawasan dari data teramati untuk membentuk wawasan posterior yang diperbarui tentang suatu parameter. Pada bab ini, Anda akan meninjau konsep-konsep Bayesian dalam konteks model Beta-Binomial yang mendasar untuk parameter proporsi. Anda juga akan mempelajari cara menggunakan paket rjags untuk mendefinisikan, mengompilasi, dan mensimulasikan model ini di R.
- Model prior50 XP
- Mensimulasikan prior Beta100 XP
- Membandingkan dan membedakan prior Beta100 XP
- Prior yang mana?50 XP
- Data & likelihood50 XP
- Mensimulasikan ketergantungan X pada p100 XP
- Mengaproksimasi fungsi likelihood100 XP
- Menafsirkan fungsi likelihood50 XP
- Model posterior50 XP
- Definisikan, kompilasi, dan simulasi100 XP
- Memperbarui posterior100 XP
- Pengaruh prior & data terhadap posterior50 XP
2
Model Bayesian & Rantai Markov
Model Bayesian Normal-Normal dua-parameter menyediakan landasan sederhana bagi model regresi Normal. Pada bab ini, Anda akan merancang model Normal-Normal serta mendefinisikan, mengompilasi, dan mensimulasikannya menggunakan rjags. Anda juga akan menelusuri mekanisme rantai Markov di balik simulasi rjags yang menghadirkan "keajaiban" tersebut.
3
Inferensi & Prediksi Bayesian
Pada bab ini, Anda akan mengembangkan model Normal-Normal menjadi model regresi Bayesian sederhana. Dalam konteks ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan keluaran simulasi rjags untuk melakukan inferensi posterior. Secara khusus, Anda akan membangun estimasi posterior untuk parameter regresi menggunakan rataan posterior dan selang kredibel, menguji hipotesis menggunakan probabilitas posterior, serta membangun sebaran prediktif posterior untuk pengamatan baru.
4
Model Linier Multivariat & Terumumkan
Pada bab terakhir ini, Anda akan menggeneralisasi model regresi Normal sederhana untuk diterapkan pada konteks yang lebih luas. Anda akan memasukkan prediktor kategorikal, merancang model regresi multivariat dengan dua prediktor, dan akhirnya memperluas metodologi ini ke model regresi multivariat Poisson untuk variabel cacah.
R
Pemodelan Bayesian dengan RJAGS
Kursus
Selesai
