| |||||||||||||||||||||||||||||||||
![]() |
![]() |
||||||||||||||||||||||||||||||||
הסקה בייזיאנית
Bayesian Inference |
0365-4003 | ||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
מדעים מדויקים | סטטיסטיקה וחקר ביצועים | |||||||||||||||||||||||||||||||||
|
עקרונות ההסקה הביאסינית: התניה מלאה, עקרון הנראות, מרחב הסתברות עבור פרמטרים. יישום עקרונות להסקה ביאסינית: משפט ביאס, התפלגות אפוסטריורית, הסקה. התפלגות אפריורית: אחידה, כללי ג'פריס (Jeffreys’ rules), צמוד טבעי (natural conjugate), אחרות, רגישות ההסקה לקביעות התפלגות אפריורית. יישומים בבעיות מעשיות, בעיקר בתחום הרפואי. שיטות ביאסיניות אמפיריות (empirical bayes), פרמטרי על, חילופיות. ויכוחים עקרוניים וחילוקי דעות, הפרדוקס של לינדלי, גורמים ביאסינים (bayes factors).
דרישות מוקדמות: תיאוריה סטטיסטית, קורס אחד במתמטיקה יישומית (כגון: רגרסיה, ניתוח שונות).