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贝叶斯统计 西安交大 - 7 2.1 条件方法
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杜克大学《R语言数据分析(R语言、概率与数据入门,推断统计,线性回归与建模)|Data Analysis with R》中英字幕
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贝叶斯统计 西安交大 - 3 1.3共轭先验(1)
贝叶斯统计 西安交大 - 8 2.2 点估计(1)
贝叶斯统计 西安交大 - 13 2.3 区间估计(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 3.1.3共轭先验分布(2)
贝叶斯统计 - 45.7.1 MCMC介绍(2)
贝叶斯统计 西安交大 - 34 2.6 似然原理(3)
贝叶斯统计 西安交大 - 36 3.2 利用先验分布信息确定先验分布
贝叶斯统计 西安交大 - 11 2.2 点估计(4)
贝叶斯统计 西安交大 - 47 3.5 多层分布(1)
贝叶斯统计 西安交大 - 12 2.3 区间估计(1)
贝叶斯统计 西安交大 - 6 1.4 超参数及其确定
贝叶斯统计 西安交大 - 48 3.5 多层分布(2)
贝叶斯统计 西安交大 - 9 2.2 点估计(2)
贝叶斯统计 西安交大 - 10 2.2 点估计(3)
贝叶斯统计 - 50.7.3 Gibbs抽样(2)
贝叶斯统计 西安交大 - 37 3.3 利用边缘分布m(x)确定先验分布(1)
贝叶斯统计 - 55.7.6 总结
贝叶斯统计 西安交大 - 16 2.3 可信区间与HPD(5)
贝叶斯统计 西安交大 - 30 2.5 预测(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 13.4.4 损失函数(4)
贝叶斯统计 西安交大 - 27 2.4 简单H0对复杂H1(4)
贝叶斯统计 西安交大 - 43 3.4 无信息先验分布(3)
贝叶斯统计 西安交大 - 39 3.3 利用边缘分布m(x)确定先验分布(3)
贝叶斯统计 西安交大 - 4 1.3共轭先验(2)
贝叶斯统计 西安交大 - 33 2.6 似然原理(2)
贝叶斯统计 西安交大 - 14 2.3 可信区间与HPD(3)
贝叶斯统计 西安交大 - 23 2.4 复杂假设对复杂假设(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 27.5.3 常用损失函数下的贝叶斯估计(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 11.4.4 损失函数(2)
贝叶斯统计 - 52.7.4 Metropolis-Hastings算法(1)
贝叶斯统计 西安交大 - 40 3.3 利用边缘分布m(x)确定先验分布(4)
贝叶斯统计 西安交大 - 45 3.4 无信息先验分布(5)
贝叶斯统计 西安交大 - 41 3.4 无信息先验分布(1)
贝叶斯统计 西安交大 - 42 3.4 无信息先验分布(2)
贝叶斯统计 西安交大 - 38 3.3 利用边缘分布m(x)确定先验分布(2)
贝叶斯统计(郑晨) - 41.6.4 贝叶斯风险
贝叶斯统计 西安交大 - 5 1.3共轭先验(3)
贝叶斯统计 西安交大 - 15 2.3 可信区间与HPD(4)