# 401-3628-14L  Bayesian Statistics

 Semester Herbstsemester 2019 Dozierende F. Sigrist Periodizität 2-jährlich wiederkehrende Veranstaltung Lehrsprache Englisch

### Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
401-3628-14 VBayesian Statistics2 Std.
 Di 15:15-17:00 HG G 3 »
F. Sigrist

### Katalogdaten

 Kurzbeschreibung Introduction to the Bayesian approach to statistics: decision theory, prior distributions, hierarchical Bayes models, empirical Bayes, Bayesian tests and model selection, empirical Bayes, Laplace approximation, Monte Carlo and Markov chain Monte Carlo methods. Lernziel Students understand the conceptual ideas behind Bayesian statistics and are familiar with common techniques used in Bayesian data analysis. Inhalt Topics that we will discuss are:Difference between the frequentist and Bayesian approach (decision theory, principles), priors (conjugate priors, noninformative priors, Jeffreys prior), tests and model selection (Bayes factors, hyper-g priors for regression),hierarchical models and empirical Bayes methods, computational methods (Laplace approximation, Monte Carlo and Markov chain Monte Carlo methods) Skript A script will be available in English. Literatur Christian Robert, The Bayesian Choice, 2nd edition, Springer 2007.A. Gelman et al., Bayesian Data Analysis, 3rd edition, Chapman & Hall (2013).Additional references will be given in the course. Voraussetzungen / Besonderes Familiarity with basic concepts of frequentist statistics and with basic concepts of probability theory (random variables, joint and conditional distributions, laws of large numbers and central limit theorem) will be assumed.

### Leistungskontrolle

 Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird) Leistungskontrolle als Semesterkurs ECTS Kreditpunkte 4 KP Prüfende F. Sigrist Form Sessionsprüfung Prüfungssprache Englisch Repetition Die Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich. Prüfungsmodus mündlich 20 Minuten Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

### Lernmaterialien

 Keine öffentlichen Lernmaterialien verfügbar. Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

### Gruppen

 Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

### Einschränkungen

 Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

### Angeboten in

StudiengangBereichTyp
DAS in Data ScienceStatisticsW