Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Thống kê Bayes

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Việt

3. Mã học phần:

M01342

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

KTLQLNN - Khoa Toán - Thống kê

5. Trình độ:

Thạc sĩ

6. Số tín chỉ:

2

7. Phân bổ thời gian:

  • Đối với hoạt động trên lớp:
  • Lý thuyết: 30 tiết
  • Làm việc nhóm, thảo luận:
  • Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
  • Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận: 20 tiết
  • Tự nghiên cứu, tự học: 30 tiết
  • Đồ án, Đề án, Dự án
  • Thực tập

8. Tính chất học phần:

Dữ liệu đang cập nhật...

9. Ngành áp dụng:

Tất cả các ngành

10. Điều kiện tiên quyết:

Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này

11. Mục tiêu học phần:

Học phần Thống kê Bayes nhằm mục tiêu trang bị cho học viên kiến thức về phương pháp thống kê Bayes, giúp họ sử dụng các thông tin tiên nghiệm để xử lý số liệu và thực hiện các suy diễn thống kê. Môn học này cung cấp một phương pháp thống kê mới, cho phép khai thác những dữ liệu và thông tin đã biết để xử lý và đưa ra kết luận về thông tin mới. Cụ thể, học viên sẽ được học cách sử dụng thông tin tiên nghiệm trong việc nghiên cứu biến ngẫu nhiên, ước lượng tỷ lệ, ước lượng trung bình, xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và các bài toán thống kê khác./The course Bayesian Statistics aims to equip students with knowledge of Bayesian statistical methods, enabling them to use prior information to process data and make statistical inferences. This course provides a new statistical approach that allows the use of known data and information to process and draw conclusions about new information. Specifically, students will learn how to use prior information in the study of random variables, estimate proportions, estimate means, build linear regression models, and solve other statistical problems.

12. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Môn học giới thiệu phương pháp thống kê Bayes để sử dụng các thông tin tiên nghiệm trong việc xử lý số liệu để thực hiện các suy diễn thống kê, trang bị một phương pháp thống kê mới  sử dụng những dữ liệu, những thông tin đã biết để xử lý  những thông tin mới; sử dụng những thông tin tiền nghiệm để nghiên cứu biến ngẫu nhiên, ước lượng tỷ lệ, ước lượng trung bình, tìm đường hồi quy tuyến tính… Đồng thời so sánh kết quả đạt được bằng thống kê Bayes và phương pháp thống kê truyền thống để giúp học viên nhận dạng rõ ưu nhược điểm của từng phương pháp.