MAT 4781 Inférence Bayésienne
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Introduction à la théorie et la pratique de l’inférence bayésienne moderne. Choix de lois a priori et calcul de la loi a posteriori pour les modèles avec un et plusieurs paramètres. Approches computationnelles pour l’inférence bayésienne telle que les chaînes de Markov Monte Carlo et échantillonneur de Gibbs. Modèles hiérarchiques et régression linéaire dans un cadre bayésienne. Utilisation d'un logiciel statistique.
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