概率论与数理统计
课程名称: 贝叶斯统计
英文名称: Bayesian Statistics
课程编号: S070103ZY006 开课编号: 213016Y 开课学期:
课程类型: 专业课学  时: 40学  分: 2.0
授课教师:  
教师简介:
 
预修课程:
概率论与数理统计,线性回归分析,统计计算方法
教学目的:
贝叶斯方法是数理统计中最主要方法之一,有着广泛的应用。本课程为数理统计专业硕士、博士研究生的专业课,也可作为相关学科各专业研究生的选修课。主要介绍贝叶斯统计的基本概念、方法和应用,目的是将所学方法用于分析和解决实际问题,并为今后相关方面的研究打下基础。
教学内容:
第一章 贝叶斯统计简介 基本概念、先验分布与后验分布、例子 第二章 先验分布的确定 无信息先验、最大熵先验、共轭先验、边际分布确定先验、先验选择方法、多层先验 第三章 贝叶斯分析 后验分布、贝叶斯估计、贝叶斯可信集、贝叶斯假设检验、贝叶斯因子、多层贝叶斯 第四章 经验贝叶斯 参数经验贝叶斯、非参数经验贝叶斯 第五章 贝叶斯统计的计算 Monte Carlo方法、EM算法、Sequential Monte Carlo 第六章 贝叶斯决策 统计决策理论、估计的可容许性、Bayes决策 *第七章 贝叶斯网络
教  材:
 
参考资料:
1. James O. Berger, 统计决策论及贝叶斯统计,中国统计出版社, 1997. 2. Carlin Louis, Bayes and Empirical Bayes Methods for Data Analysis, Chapman & Hall, 2000. 3. Peter M. Lee, Bayesian Statistics: An Introduction, 3rd Edition, Wiley, 2009