應用貝氏統計分析 | 貝氏因子
本課程將介紹貝氏統計的歷史、想法、基本理論、及統計推論工具，並涵蓋機率定義、概似函數、 ... 12/7, (1)貝氏統計檢定與貝氏因子Bayesian Tests with Bayes Factors課程資訊課程名稱應用貝氏統計分析AppliedBayesianStatisticalAnalysis 開課學期105-1 授課對象學程 生物統計學程 授課教師蕭朱杏 課號EPM5047 課程識別碼849U0180 班次 學分2 全/半年半年 必/選修選修 上課時間星期三6,7(13:20~15:10) 上課地點公衛212 備註總人數上限：30人 Ceiba課程網頁http://ceiba.ntu.edu.tw/1051EPM5047_Bayesian 課程簡介影片 核心能力關聯核心能力與課程規劃關聯圖課程大綱為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印課程概述貝氏統計分析在近幾年因為其他科學領域（如人工智慧、機器學習理論、資料採礦、資訊科學、致病基因相關性分析、醫藥衛生）的應用，其地位更形重要。
本課程將介紹貝氏統計的歷史、想法、基本理論、及統計推論工具，並涵蓋機率定義、概似函數、先驗分布、以及後驗分布的推導與計算。
對於某些推論方法，也會將貝氏統計分析的工具與傳統頻率學派的方法互相比較。
課程中並將介紹使用貝氏分析的統計軟體，如OPENBUGS。
另外也將讓同學們更熟悉R這個統計軟體，(這學期來不及學習在SAS9.2中新增的貝氏統計分析的功能)。
本課程鼓勵修課同學在期末報告中提出一個與自己研究領域相關的研究主題，進行貝氏統計分析。
課程目標1.programmingskill2.Probability:history,interpretation,anddefinition3.Priordistribution,updatinginformation,learningprocess,conjugateandreferenceprior4.Hierarchicalmodels:formulationandexamples5.Estimationviaposteriordistribution,Laplace’smethodandnumericalapproximations;quantitiesusedforestimationandprediction6.Examplesandapplications7.Sensitivityanalysis8.Bayesiantestinghypotheses,Bayesfactor,posteriorodds,LRT,p-value9.Moreaboutcomputation:useofGibbssamplerandMCMC 課程要求對於統計已經有基礎知識的學生，也歡迎對貝氏統計有興趣之其他非統計領域的同學。
OfficeHours另約時間 參考書目(moree-booksareinNTUlibrary)1.Hoff,PeterD.(2009),AfirstcourseinBayesianstatisticalmethods,NewYork,NY:Springer-VerlagNewYork.2.Albert,J.(2009),BayesiancomputationwithR,2ndedition,NewYork,NY:Springer-VerlagNewYork.3.Gelman,A.etal.(2004),Bayesiandataanalysis,secondedition,London:Chapman&Hall.4.Woodworth,G.G.(2004)Biostatistics:aBayesianintroduction,Hoboken,N.J.:Wiley-Interscience.5.Press,S.J.(2003)SubjectiveandobjectiveBayesianstatistics:principles,models,andapplications,Hoboken,NJ:Wiley-Interscience.6.Gordon,P.(2003)AppliedBayesianmodelling,Hoboken,NJ:Wiley.(e-book) 指定閱讀 評量方式(僅供參考) 課程進度週次日期單元主題第1週9/14 課程簡介及貝氏統計基本概念IntroductionofthecourseandbasicsofBayesianstatistics 第2週9/21 1.利用R進行資料分析及貝氏統計基本概念RfordataanalysisandbasicsofBa
本課程將介紹貝氏統計的歷史、想法、基本理論、及統計推論工具，並涵蓋機率定義、概似函數、先驗分布、以及後驗分布的推導與計算。
對於某些推論方法，也會將貝氏統計分析的工具與傳統頻率學派的方法互相比較。
課程中並將介紹使用貝氏分析的統計軟體，如OPENBUGS。
另外也將讓同學們更熟悉R這個統計軟體，(這學期來不及學習在SAS9.2中新增的貝氏統計分析的功能)。
本課程鼓勵修課同學在期末報告中提出一個與自己研究領域相關的研究主題，進行貝氏統計分析。
課程目標1.programmingskill2.Probability:history,interpretation,anddefinition3.Priordistribution,updatinginformation,learningprocess,conjugateandreferenceprior4.Hierarchicalmodels:formulationandexamples5.Estimationviaposteriordistribution,Laplace’smethodandnumericalapproximations;quantitiesusedforestimationandprediction6.Examplesandapplications7.Sensitivityanalysis8.Bayesiantestinghypotheses,Bayesfactor,posteriorodds,LRT,p-value9.Moreaboutcomputation:useofGibbssamplerandMCMC 課程要求對於統計已經有基礎知識的學生，也歡迎對貝氏統計有興趣之其他非統計領域的同學。
OfficeHours另約時間 參考書目(moree-booksareinNTUlibrary)1.Hoff,PeterD.(2009),AfirstcourseinBayesianstatisticalmethods,NewYork,NY:Springer-VerlagNewYork.2.Albert,J.(2009),BayesiancomputationwithR,2ndedition,NewYork,NY:Springer-VerlagNewYork.3.Gelman,A.etal.(2004),Bayesiandataanalysis,secondedition,London:Chapman&Hall.4.Woodworth,G.G.(2004)Biostatistics:aBayesianintroduction,Hoboken,N.J.:Wiley-Interscience.5.Press,S.J.(2003)SubjectiveandobjectiveBayesianstatistics:principles,models,andapplications,Hoboken,NJ:Wiley-Interscience.6.Gordon,P.(2003)AppliedBayesianmodelling,Hoboken,NJ:Wiley.(e-book) 指定閱讀 評量方式(僅供參考) 課程進度週次日期單元主題第1週9/14 課程簡介及貝氏統計基本概念IntroductionofthecourseandbasicsofBayesianstatistics 第2週9/21 1.利用R進行資料分析及貝氏統計基本概念RfordataanalysisandbasicsofBa