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大数据科学：利用贝叶斯统计进行数据建模
Bayesian statistical inference
学科关键词：
工科Engineering、数据科学Data Science、大数据Big Data、统计学Statistics
课题背景
贝叶斯推断是推论统计的一种方法。这种方法使用贝叶斯定理，在有更多证据及信息时，更新特定假设的概率。贝叶斯推断是统计学（特别是数理统计学）中很重要的技巧之一。贝叶斯更新在序列分析中格外的重要。贝叶斯推断应用在许多的领域中，包括科学、工程学、哲学、医学、体育运动、法律等。在决策论的哲学中，贝叶斯推断和主观概率有密切关系，常常称为贝叶斯概率。
课题内容
1.学习如何用R进行数据模拟
2.包含马尔科夫链的贝叶斯计算
3.比较频率论和贝叶斯的统计方法
4.不同统计模型的筛选
导师信息
Joseph Chang
耶鲁大学统计与大数据科学终身教授
现任耶鲁大学统计与大数据学院主席/终身教授，统管本科生以及研究生项目（罕见的本研项目共同系主任）
曾在98年和14年两获耶鲁大学最高荣誉DeVane Medal and Lex Hixon Prize
曾任耶鲁大学应用数学系主任，耶鲁大数据分析中心创始人/主任
其以下两本著作作为应用数学与概率统计学常用教材（美国高等教育委员会教材编号）Stochastic Processes(used for S&DS 351b/551b)，Probability and Statistics(used for S&DS 238a/538a)
任职大学
耶鲁大学坐落于美国康涅狄格州纽黑文，是一所的世界著名私立研究型大学，为美国大学协会的14所创始院校之一，著名的常春藤八盟校成员。截至2018年，耶鲁大学的教授、研究人员和校友获得了61个诺贝尔奖（世界第十一）、5个菲尔兹奖（世界第十二）以及3个图灵奖（世界第十五）。耶鲁大学图书馆拥有1500万册藏书，在美国大学图书馆系统中排名第二。2018-19年度，耶鲁大学位列泰晤士高等教育世界大学排名世界第8名、USNews世界大学排名世界第11、世界大学学术排名世界第12名、QS世界大学排名世界第15名。
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