Zeitplan Vorlesung und Hausübungen
| Datum | Inhalt |
|---|---|
| 24.04. | Bayes-Formel, Geschichte, Posteriori, Likelihood, Schätzer |
| 08.05. | Modelle mit einem und zwei Parametern, Priors, marginale und bedingte Posteriori |
| 15.05. | Gibbs-Sampling, Metropolis-Hastings |
| 22.05. | -|
| 29.05. | Konvergenzdiagnostik, Tuning |
| 12.06. | Samplingstrategien, STAN |
| 19.06. | Empirischer Bayes, BayesX |
| 26.06. | Integrated Nested Laplace Approximation |
| 03.07. | Variablenselektion |
| 10.07. | Modellkritik, Modellwahl |
| 17.07. | Ausblick |
4
| Beginn | Abgabe | Inhalt | Punktzahl |
|---|---|---|---|
| 15.05. | 22.05. | Einfaches Sampling | 5 |
| 12.06. | 19.06. | Konvergenzdiagnostik | 5 |
| 10.07. | 17.07. | Modelle | 5 |
| 24.07. | 17.09. | Alles | 15 |
Zum Bestehen des Kurses müssen aus der vierten Übung bzw. aus den ersten drei Übungen zusammen jeweils mindestens 6 Punkte erzielt werden. Ab insgesamt 25 Punkten gibt es die Note 1.0.
Zuletzt geändert: Dienstag, 30. Mai 2017, 07:53