【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月19日 Ch1~Ch4 YouTube
12月10日 Ch5~Ch6 YouTube
12月17日 Ch7 YouTube
1月14日 Ch8~Ch9 YouTube
2月18日 Ch10 YouTube
3月10日 Ch11 YouTube
3月17日 Ch12 YouTube
3月31日 Ch13 YouTube
4月14日 Ch14 YouTube
4月28日 Ch15 YouTube
5月19日 Ch16 YouTube
5月26日 Ch17 YouTube
6月23日 Ch17 YouTube
6月30日 Ch18 YouTube
7月14日 Ch19 [YouTube]
7月28日 Ch20 [YouTube]
8月11日 [YouTube]
8月25日 [YouTube]

筆記分享區

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Howard 筆記
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[筆記]

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