447-6273-00L  Bayes-Methoden

SemesterHerbstsemester 2020
DozierendeY.‑L. Grize
Periodizität2-jährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheDeutsch
KommentarFachstudierende "Universität Zürich (UZH)" im Master-Studiengang Biostatistik von der UZH können diese Lerneinheit nicht direkt in myStudies belegen. Leiten Sie die schriftliche Teilnahmebewilligung des Dozenten an die Kanzlei weiter. Als Einverständnis gilt auch ein direktes E-Mail des Dozenten an Link. Die Kanzlei wird anschliessend die Belegung vornehmen.


KurzbeschreibungBedingte Wahrscheinlichkeit; Bayes-Inferenz (konjugierte Verteilungen, HPD-Bereiche, lineare und empirische Verfahren), Bestimmung der a-posteriori Verteilung durch Simulation (Markov Chain Monte-Carlo mit R2Winbugs), Einführung in mehrstufige hierarchische Modelle.
Lernziel
InhaltDie Bayes-Statistik ist deshalb attraktiv, da sie ermöglicht, Entscheidungen unter Ungewissheit zu treffen, wo die klassische frequentische Statistik versagt! Der Kurs vermittelt einen Einstieg in die Bayes-Statistik, ist mathematisch nur moderat anspruchsvoll, verlangt aber ein gewisses Umdenken, das nicht unterschätzt werden darf.
LiteraturGelman A., Carlin J.B., Stern H.S. and D.B. Rubin, Bayesian Data Analysis, Chapman and Hall, 2nd Edition, 2004.

Kruschke, J.K., Doing Bayesian Data Analysis, Elsevier2011.
Voraussetzungen / BesonderesVoraussetzung: Statistische Grundkenntnisse ; Kenntnis von R.