专栏名称: 灵活胖子的科研进步之路
医学博士,R语言及Python爱好者,科研方向为真实世界研究,生信分析与人工智能研究。
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第34 期分享会-也来谈谈贝叶斯

灵活胖子的科研进步之路  · 公众号  · 科技自媒体  · 2024-10-12 00:11

主要观点总结

文章介绍了贝叶斯学派及其在统计学领域的应用,包括贝叶斯定理的重要性、基本概念,与频率学派的对比,贝叶斯分析的优势和抽样方法,以及贝叶斯分析能进行的分析类型和优点。

关键观点总结

关键观点1: 贝叶斯学派简介

文章介绍了贝叶斯学派是统计学领域的一个主流学派,用于定量表达信息不确定性与某事件发生的信念。

关键观点2: 贝叶斯定理的重要性

贝叶斯定理是概率论中的一个重要理论,描述了给定相关证据或数据的情况下,某个假设的概率是如何变化的。

关键观点3: 贝叶斯分析的优势

贝叶斯分析可以结合先验分布来更新信念,在许多领域都有广泛的应用,如统计学、机器学习、数据科学等。

关键观点4: 贝叶斯学派与频率学派的对比

文章提到了频率学派与贝叶斯学派的对比,强调了贝叶斯学派几乎适用于所有的事件发生概率的定义,并与信息不确定性直接挂钩。

关键观点5: 课程分享与联系方式

文章提到了近期开始的课程咨询需联系助教,提供了助教的微信和联系方式,并欢迎关注其视频号、知乎和B站账号进行更多专业知识的分享。


正文

第34期分享会 也来谈谈贝叶斯

贝叶斯学派相对频率学派的一门统计学领域的主流学派,用于定量表达信息不确定性与某事件发生的信念(贝叶斯学派),它的优点是几乎适用于所有的事件发生概率的定义,还可以与信息不确定性直接挂钩。

贝叶斯定理是概率论中的一个重要理论,它描述了在给定相关证据或数据的情况下,某个假设的概率是如何变化的。这个定理以托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)的名字命名,他在18世纪提出了这个理论。贝叶斯定理在统计学、机器学习、数据科学以及许多其他领域都有广泛的应用。

基本概念

频率学派vs. 贝叶斯学派

进行贝叶斯分析的优势

贝叶斯抽样方法

贝叶斯可以做哪些分析

混合效应模型、生存分析、带随机效应的生存分析等等;优点是可以结合先验分布来更新信念。缺点是,不习惯贝叶斯分析的研究人员常常会担心结果对先验选择敏感,这应该通过进行敏感性分析来评估。贝叶斯技术依赖于其用户清晰识别机制和过程的能力,以便能够为它们分配先验信念。

日期时间与参与方式

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