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课程介绍
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第1集 Bayes统计 绪论第2集 后验分布的计算
第3集 共轭先验分布的特点（一）
第4集 共轭先验分布的特点（二）
第5集 共轭先验分布的特点（三）
第6集 超参数及其确定
第7集 贝叶斯统计推断的条件方法
第8集 参数的贝叶斯点估计（一）
第9集 参数的贝叶斯点估计（二）
第10集 参数的贝叶斯点估计（三）
第11集 参数的贝叶斯点估计（四）
第12集 参数的贝叶斯区间估计（一）
第13集 参数的贝叶斯区间估计（二）
第14集 可信区间与最大后验密度可信集（一）
第15集 可信区间与最大后验密度可信集（二）
第16集 可信区间与最大后验密度可信集（三）
第17集 可信区间与最大后验密度可信集（四）
第18集 经典假设检验与贝叶斯假设检验
第19集 贝叶斯因子（一）
第20集 贝叶斯因子（二）
第21集 简单假设对简单假设
第22集 复杂假设对复杂假设（一）
第23集 复杂假设对复杂假设（二）
第24集 简单原假设对复杂备择假设（一）
第25集 简单原假设对复杂备择假设（二）
第26集 简单原假设对复杂备择假设（三）
第27集 简单原假设对复杂备择假设（四）
第28集 简单原假设对复杂备择假设（五）
第29集 预测（一）
第30集 预测（二）
第31集 预测（三）
第32集 似然原理（一）
第33集 似然原理（二）
第34集 似然原理（三）
第35集 主观概率
第36集 利用先验分布信息确定先验分布
第37集 利用边缘分布m(x)确定先验分布（一）
第38集 利用边缘分布m(x)确定先验分布（二）
第39集 利用边缘分布m(x)确定先验分布（三）
第40集 利用边缘分布m(x)确定先验分布（四）
第41集 无信息先验分布（一）
第42集 无信息先验分布（二）
第43集 无信息先验分布（三）
第44集 无信息先验分布（四）
第45集 无信息先验分布（五）
第46集 无信息先验分布（六）
第47集 多层分布（一）
第48集 多层分布（二）
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·下一课程：中国经济的改革与发展视频教程 王至元 40讲 清华大学
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