312.230 (22S) Bayesian Statistics
Überblick
Bedingt durch die COVID-19-Pandemie können kurzfristige Änderungen bei Lehrveranstaltungen und Prüfungen (z.B. Absage von Präsenz-Lehreveranstaltungen und Umstellung auf Online-Prüfungen) erforderlich sein.
Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
Weitere Informationen zum Lehrbetrieb vor Ort finden Sie unter: https://www.aau.at/corona.
- Lehrende/r
- LV-Titel englisch Bayesian Statistics
- LV-Art Vorlesung
- LV-Modell Präsenzlehrveranstaltung
- Semesterstunde/n 2.0
- ECTS-Anrechnungspunkte 4.0
- Anmeldungen 11
- Organisationseinheit
- Unterrichtssprache Englisch
- LV-Beginn 01.03.2022
- eLearning zum Moodle-Kurs
Zeit und Ort
Beachten Sie bitte, dass sich aufgrund von COVID-19-Maßnahmen die derzeit angezeigten Termine noch ändern können.
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LV-Beschreibung
Intendierte Lernergebnisse
After successful completion, students are familiar with traditional and modern concepts of statistical inference and prediction within the Bayesian paradigm. They can independently build statistical models for various problem settings, and interpret their findings coherently.
Lehrmethodik
Lecture, exercises, case studies.
Inhalt/e
Preliminary outline (to be adjusted to students' prior knowledge):
- From Bayes’ Rule to Bayes’ Theorem
- A First Bayesian Analysis of Count Data and Proportions
- The Bayesian Approach to Regression Modeling of Normal and Non-Normal Data
- Bayesian Predictive Analysis and Model Diagnostics
- Bayesian Model Selection
- Computational Tools for Bayesian Inference
- Selected MCMC Methods for Computational Bayesian Inference
- Computational Tools for Model Comparison and Model Specification Uncertainty
- If time allows and depending on students' interests: Bayesian Time Series Analysis
- If time allows and depending on students' interests: State Space Modeling and Time-Varying Parameter Models
- If time allows and depending on students' interests: Hierarchical Bayesian Models
- If time allows and depending on students' interests: Bayesian Factor Analysis
Erwartete Vorkenntnisse
Elementary probability calculus
Curriculare Anmeldevoraussetzungen
To maximize the learning outcome, please combine with "Bayesian Statistics, exercises".
Literatur
TBA
Prüfungsinformationen
Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.
Geänderte Prüfungsinformationen (COVID-19 Ausnahmeregelung)
If needed, we'll switch to an online setting.
Prüfungsmethode/n
Written and/or oral (online) exam.
Prüfungsinhalt/e
Contents of lecture, exercises, and case studies.
Beurteilungskriterien/-maßstäbe
Written and/or oral (online) exam.
Beurteilungsschema
Note BenotungsschemaPosition im Curriculum
- Doktoratsprogramm Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(SKZ: ---, Version: 16W.1)
-
Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(Pflichtfach)
-
Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
- 312.230 Bayesian Statistics (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Modeling-Analysis - Optimization of discrete, continuous and stochastic systems (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
-
Fach: Modeling-Analysis-Optimization of discrete, continuous and stochastic systems
(Pflichtfach)
- Masterstudium Mathematics
(SKZ: 401, Version: 18W.1)
-
Fach: Applied Statistics
(Wahlfach)
-
5.1 Bayesian Statistics (
2.0h VO / 4.0 ECTS)
- 312.230 Bayesian Statistics (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
5.1 Bayesian Statistics (
2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Fach: Applied Statistics
(Wahlfach)
- Masterstudium Mathematics
(SKZ: 401, Version: 18W.1)
-
Fach: Applied Mathematics
(Wahlfach)
-
Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
- 312.230 Bayesian Statistics (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Lehrveranstaltungen aus den Vertiefungsfächern (
0.0h XX / 12.0 ECTS)
-
Fach: Applied Mathematics
(Wahlfach)
- Doktoratsstudium Doktoratsstudium der Technischen Wissenschaften
(SKZ: 786, Version: 12W.4)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
16.0h XX / 32.0 ECTS)
- 312.230 Bayesian Statistics (2.0h VO / 4.0 ECTS)
-
Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums (
16.0h XX / 32.0 ECTS)
-
Fach: Studienleistungen gem. § 3 Abs. 2a des Curriculums
(Pflichtfach)