Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
540010 SE Forschungsseminar (2024S)
Introduction to Bayesian Statistics in R
Prüfungsimmanente Lehrveranstaltung
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Hinweis: Ihr Anmeldezeitpunkt innerhalb der Frist hat keine Auswirkungen auf die Platzvergabe (kein "first come, first served").
- Anmeldung von Di 12.03.2024 08:33 bis Do 14.03.2024 08:29
- Abmeldung bis Do 14.03.2024 08:29
Details
Sprache: Englisch
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Freitag 08.03. 15:00 - 18:15 Hörsaal A Psychologie, NIG 6.Stock A0606
- Freitag 22.03. 15:00 - 18:15 Hörsaal A Psychologie, NIG 6.Stock A0606
- Freitag 12.04. 15:00 - 18:15 Hörsaal A Psychologie, NIG 6.Stock A0606
- Freitag 19.04. 15:00 - 18:15 Hörsaal A Psychologie, NIG 6.Stock A0606
- Freitag 10.05. 15:00 - 18:15 Hörsaal A Psychologie, NIG 6.Stock A0606
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
Continuous assessment of coursework
Homework assignments
Homework assignments
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
To receive a passing grade, at least three out of five homework assignments need to be completed and submitted.
Prüfungsstoff
Literatur
Kruschke, J. K. (2015). Doing Bayesian data analysis: A tutorial with R, JAGS, and Stan (2nd ed.). Elsevier.Johnson, A. A., Ott, M. Q., & Dogucu, M. (2022). Bayes Rule! An introduction to applied Bayesian modeling. Chapman and Hall/CRC.Lambert, B. (2018). A Student’s guide to Bayesian statistics. Sage.McElreath, R. (2023). Statistical rethinking: A Bayesian course with examples in R and STAN (2nd ed.). Chapman and Hall/CRC.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Di 12.03.2024 08:47
- Revisiting Frequentist Statistics
- Bayes’ Theorem, Bayesian Point and Interval Estimation
- Bayesian (Informative) Hypothesis Testing using Bayes Factors
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Sampling
- Bayesian Linear Regression and Mixed-Effects ModelingNote that this is the tentative schedule for the class, and changes may be made over time depending on the class progress and student needs.