【共筆】貝氏統計:進度、筆記和錄影

課程及共學說明

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11月開始,討論時間為星期日晚上10點。採發起制,有成員想要討論即可在discord告知其他人。密碼:390131(只設定需登入 zoom,密碼應該用不到)。

主要參考書籍

補充書籍及課程

暫定的學習路線圖

本文設為共筆,歡迎大家共同維護更新。

時程安排

日期 討論範圍 錄影
11/19 Ch1~Ch4 YouTube
12/10 Ch5~Ch6 YouTube
12/17 Ch7 YouTube
1/14 Ch8~Ch9 YouTube
2/18 Ch10 YouTube
3/10 Ch11 YouTube
3/17 Ch12 YouTube
3/31 Ch13 YouTube
4/14 Ch14 YouTube
4/28 Ch15 [YouTube]
5/12 Ch16 [YouTube]
5/26 Ch17 [YouTube]
6/9 Ch17 [YouTube]

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Howard 筆記
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祝大家學習順利大成功!


主要參考書籍目錄

第一篇 機率的基本概念

Ch01:先來瞭解一下機率
Ch02:聯合機率、邊際機率、條件機率

第二篇 貝氏定理和貝氏推論

Ch03:貝氏定理
Ch04:貝氏推論
Ch05:作者問題:包含兩個假設的貝氏推論
Ch06:生日問題:包含多個假設的貝氏推論
Ch07:肖像問題:利用聯合概似性進行貝氏推論

第三篇 機率函數

Ch08:機率質量函數
Ch09:機率密度函數

第四篇 貝氏共軛 (Bayesian Conjugate)

Ch10:白宮問題:Beta-二項式共軛
Ch11:鯊魚攻擊問題:Gamma-卜瓦松共軛
Ch12:楓糖問題:常態-常態共軛

第五篇 馬可夫鏈蒙地卡羅 (MCMC)

Ch13:回顧鯊魚攻擊問題:以 Metropolis 演算法進行 MCMC 分析
Ch14:MCMC 診斷技巧
Ch15:回顧白宮問題:以 Metropolis-Hastings 演算法進行 MCMC 分析
Ch16:回顧楓糖問題:以 Gibbs 抽樣進行 MCMC 分析

第六篇 貝氏定理的有趣應用

Ch17:生存遊戲問題:以 MCMC 進行簡單線性迴歸
Ch18:繼續討論生存遊戲問題:介紹貝氏模型選擇
Ch19:羅雷司問題:介紹貝氏網路
Ch20:萬事樂問題:介紹決策樹

附錄

A1:Beta-二項式共軛解
A2:Gamma-卜瓦松共軛解
A3:常態-常態共軛解
A4:簡單線性迴歸的共軛解
A5:迴歸資料的標準化