課程資訊
課程名稱
貝氏統計導論
BAYESIAN STATISTICS 
開課學期
97-1 
授課對象
學程  生物統計學程  
授課教師
蕭朱杏 
課號
PH3006 
課程識別碼
801 31200 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期三7,8(14:20~16:20) 
上課地點
公衛214 
備註
總人數上限:30人
外系人數限制:30人 
Ceiba 課程網頁
http://ceiba.ntu.edu.tw/971Bayes 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
本課程尚未建立核心能力關連
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

貝氏統計分析在近幾年因為其他科學領域(如人工智慧、機器學習理論、資料採礦、資訊科學、致病基因相關性分析、醫藥衛生)的應用,其地位更形重要。本課程將介紹貝氏統計的歷史、想法、基本理論、及統計推論工具,並涵蓋機率定義、概似函數、先驗分布、以及後驗分布的推導與計算。對於某些推論方法,也會將貝氏統計分析的工具與傳統頻率學派的方法互相比較。課程中並將介紹使用貝氏分析的統計軟體,如WINBUG。另外也將花一點時間讓同學們熟悉R這個軟體。本課程鼓勵修課同學提出一個與自己研究領域相關的研究主題,進行貝氏統計分析。 

課程目標
(同上) 
課程要求
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
另約時間 
指定閱讀
 
參考書目
1.Gelman, A. et al. (2004), Bayesian data analysis, second edition, London :
Chapman & Hall.
2.Woodworth, G. G. (2004) Biostatistics : a Bayesian introduction, Hoboken,
N.J. : Wiley-Interscience.
3.Press, S.J. (2003) Subjective and objective Bayesian statistics : principles,
models, and applications, Hoboken, NJ : Wiley-Interscience.
4. Gordon, P. (2003) Applied Bayesian modelling, Hoboken, NJ: Wiley. (e-book)  
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
作業 
40% 
 
2. 
考試 
30% 
 
3. 
期末報告 
30% 
 
 
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
09/17  Use of R 
第2週
09/24  利用R進行資料分析及貝氏統計基本概念 
第3週
10/01  Single-parameter models
單一參數模式的分析 
第4週
10/08  Single-parameter and priors
單一參數模式的分析與先驗(事前)分布的分析 
第5週
10/15  In-class project
 
第6週
10/22  Multiparameter models, Bayesian Tests with Bayes Factos 多參數模式的分析,與貝氏統計檢定與貝氏因子 
第7週
10/29  Bayesian Computation 貝氏統計計算 ---Monte Carlo integration and Importance Sampling  
第8週
11/05  Bayesian Computation 貝氏統計計算--- Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods 
第9週
11/12  Introduction of WinBUGS 
第10週
11/19  Bayesian Computation 貝氏統計計算--- Asymptotics and Gibbs sampler  
第11週
11/26  Bayesian Computation 貝氏統計計算--- Data augmentation and EM algorithm 
第12週
12/03  Computation  
第13週
12/10  計畫報告 and Application  
第14週
12/17  Paper and Application  
第15週
12/24  Paper and Application 
第16週
12/31  期末報告1 
第17週
01/07  期末報告2