J'essaie de prendre de la vitesse dans Bayesian Statistics. J'ai un peu de fond de statistiques (STAT 101) mais pas trop - je pense que je peux comprendre avant, après, et vraisemblance: D.
Je ne veux pas lire un manuel bayésien pour l'instant. Je préférerais lire à partir d'une source (site Web préféré) qui me permettra de monter rapidement en puissance. Quelque chose comme ça , mais qui a plus de détails.
Aucun conseil?
bayesian
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Andy
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Réponses:
Voici un endroit pour commencer:
ftp://selab.janelia.org/pub/publications/Eddy-ATG3/Eddy-ATG3-reprint.pdf
http://blog.oscarbonilla.com/2009/05/visualizing-bayes-theorem/
http://yudkowsky.net/rational/bayes
http://www.math.umass.edu/~lavine/whatisbayes.pdf
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_inference
http://fr.wikipedia.org/wiki/probabilité bayésienne
Tutorial_on_Bayesian_Statistics_and_Clinical_Trials
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Si vous souhaitez essayer quelques exemples, vous pouvez être intéressé par " Bayesian Computation in R " de Jim Albert.
Son paquet R associé s'appelle LearnBayes.
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Un peu plus de profondeur:
http://math.tut.fi/~piche/bayes/notes01.pdf couvre le théorème de Bayes
https://ccrma.stanford.edu/~jos/bayes/bayes.pdf et
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Ce ne sont pas des tutoriels complets sur les statistiques bayésiennes, mais plutôt des explications isolées de concepts individuels que j'aime bien. Je pensais juste ajouter si cela peut aider.
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J'ai écrit un article sur comment utiliser JAGS pour la modélisation bayésienne . Si vous souhaitez commencer rapidement, vous pouvez vous lancer avec une variante de BUGS, telle que JAGS.
Pour citer le résumé du post
En particulier, vous trouverez peut-être utile d'étudier certains exemples de scripts mentionnés dans l'article.
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Vous pouvez essayer « Enseigner le raisonnement bayésien en moins de deux heures ».
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