Mô tả vắn tắt học phần
1. Tên học phần:
Thống kê Bayes
2. Ngôn ngữ giảng dạy:
Tiếng Việt
3. Mã học phần:
MAT508113
4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:
KTLQLNN - Khoa Toán - Thống kê
5. Trình độ:
Đại Học
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: 30 tiết
- Tự nghiên cứu, tự học: 45 tiết
- Đồ án, Đề án, Dự án
- Thực tập
8. Tính chất học phần:
Bắt buộc
9. Ngành áp dụng:
Tất cả các ngành
10. Điều kiện tiên quyết:
STT | Mã học phần | Tên học phần (VN) | Tên học phần (EN) | Số tín chỉ |
---|---|---|---|---|
1 | MAT508031 | Đại số tuyến tính | Linear Algebra | 3 |
2 | MAT508033 | Lý thuyết xác suất | Probability | 3 |
3 | MAT508008 | Thống kê toán | Mathematical Statistics | 3 |
11. Mục tiêu học phần:
The course Optimal Control in Economics aims to provide students with solid and systematic knowledge of methods for solving optimal control problems in situations with continuous time, mixed inequality constraints, and general inequality constraints. The course helps students understand the fundamental theories and applications of optimal control in the context of economics and finance, equipping them with the ability to solve complex practical problems./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:
Học phần này sẽ giới thiệu cho sinh viên về suy luận thống kê Bayes. Nội dung học phần đề cập đến quy tắc Bayes, suy luận Bayes cho trường hợp mô hình có một và hai tham số, các kiểm định và chẩn đoán trên mô hình , giới thiệu về phương pháp Markov Chain Monte Carlo, Metropolis-Hastings và Gibbs Sampling, phương pháp Bayes phân cấp cùng với các tiêu chí đánh giá, so sánh và lựa chọn mô hình.