第一课:课程介绍

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2024-09-08 08:21:20
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南师大2024 高级心理统计(贝叶斯方法)课程 《高级心理统计》这门课传统上主要包括复杂的回归模型(如多元回归、广义线性模型、多层线性模型等)和结构方程模型这两大块内容,但内容可能因老师而异。本人在南师所开设的这门课侧重在回归模型,但实现的方法则是采用贝叶斯统计统计在Python中实现的做法。一个主要的原因在本人非常喜欢贝叶斯统计,喜欢python这个语言(同时南师大本科生也均学习过python),也认为学习和理解贝叶斯框架下的回归模型可以帮助学生换一个视角来看待统计方法。
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简介
第一课 课程介绍
02:13:29
第二课 初识贝叶斯法则
01:43:11
第三课 beta-二项分布
01:29:40
第四课 Balance and Sequentiality in Bayesian Analyses
01:31:26
第五课 后验近似方法:网格法
39:17
第六课 马尔可夫链蒙特卡洛方法
01:47:46
第七课 贝叶斯模型诊断和推断
01:39:22
第八课 简单线性回归模型
01:46:02
第九课 贝叶斯因子
01:26:50
第十课 Multiple regression
01:14:36
第十二课 Logistic Regression
01:18:39
第十一课 Evaluating Regression Models
01:12:28
第十三课 Hierarchical Models
01:11:56
第14课 Hierarchical Regression Models (2)
01:51:13
第十五课 课程回顾与复习
19:21
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