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课程简介
贝叶斯方法在统计与机器学习中具有逻辑性强、灵活且直观的特点。本课程将带您构建并分析一系列基础且可泛化的贝叶斯模型，范围涵盖从最基本的单参数模型到中级的多元与广义线性回归模型。随着实现这些模型所需的计算资源日益充足，这类贝叶斯模型的应用也愈加广泛。您将使用其中的一种资源——R 中的 rjags 包。rjags 结合了 R 的强大能力与 JAGS（Just Another Gibbs Sampler）引擎，为贝叶斯建模、推断与预测提供了完整框架。
先修要求
课程体系
课程大纲
1
贝叶斯建模入门
贝叶斯模型将先验信息与观测数据的信息相结合，形成关于参数的更新后验结论。本章将以比例参数的基础 Beta-Binomial 模型为背景，回顾这些贝叶斯概念。您还将学习如何使用 rjags 包在 R 中定义、编译并模拟该模型。
2
贝叶斯模型与马尔可夫链
双参数的 Normal-Normal 贝叶斯模型为正态回归模型提供了简明的基础。在本章中，您将构建 Normal-Normal 模型，并使用 rjags 来定义、编译和模拟该模型。您还将探究 rjags 模拟背后的马尔可夫链机制。
3
贝叶斯推断与预测
在本章中，您将把 Normal-Normal 模型扩展为一个简单的贝叶斯回归模型。在此背景下，您将学习如何利用 rjags 的模拟输出进行后验推断。具体来说，您将使用后验均值与可信区间来构建回归参数的后验估计，使用后验概率进行假设检验，并为新观测构建后验预测分布。
4
多元与广义线性模型
在最后一章中，您将把简单的正态回归模型推广到更广泛的应用场景。您将纳入分类自变量，构建含有 2 个自变量的多元回归模型，并最终将该方法扩展到用于计数变量的 Poisson 多元回归模型。
R
使用 RJAGS 的贝叶斯建模
课程已完成
