Statystyka w ujęciu Bayesowskim Kierunek studiów: Ekonofizyka
Kod programu: 03-S2EFZ12.2017

Na wykładzie student zapoznaje się z następującymi zagadnieniami: • Statystyka jako teoria wnioskowania w warunkach niepewności; twierdzenie Bayesa i jego interpretacja jako przejście od prawdopodobieństw apriorycznych do wynikowych (a posteriori); • Testy diagnostyczne (w szczególności klasyczne testy statystyczne) w terminach bayerowskich; • Bayesowska teoria estymacji parametrów modelu, marginalizacja; • Ogólne zasady wyboru prawdopodobieństw apriorycznych, rozkłady płaskie, sprzężone rozkłady aprioryczne (np. Gaussa, beta), rozkłady aprioryczne dla parametrów położenia i skalowania; rozkład Jeffreys’a; • Wiarygodność Bayesowska; • Metodyka poszukiwania rozkładów a posteriori; symulacje MCMC • Bayesowska teoria selekcji modeli Na zajęciach konwersatoryjnych student:  stosuje w praktyce poznane pojęcia i metody rachunkowe;  ćwiczy i utrwala zrozumienie rachunku prawdopodobieństwa w ujęciu bayesowskim;  opanowuje pojęcie rozkładu a priori, a posteriori i wiarygodności bayesowskiej;  uczy się symulować rozkłady a posteriori metodami numerycznymi;  uczestniczy w wyprowadzaniu i dyskutowaniu niektórych wzorów i przykładów omawianych na wykładach;  uczy się przedstawiać poznane zagadnienia ze statystyki bayesowskiej w zrozumiały sposób; W ramach pracy własnej student: • w oparciu o notatki z wykładów oraz literaturę uzupełniającą dąży do utrwalenia pozyskanej wiedzy; • doskonali umiejętności matematyczne niezbędne do rozwiązywania zadań i problemów; • podejmuje próby rozwiązania zadań zaproponowanych przez prowadzącego konwersatorium;

Zaliczenie modułu: 0305-1EF-12-16

(brak informacji)