通過條件
成  績 :60 分
  • Introduction to the course
  • An introduction to R
  • Generation of Random Numbers
  • Graphical methods in statistical computing
  • Numerical Linear Algebra for Statistical methods-Cholesky
  • Numerical methods in statistics
  • program: Newton method
  • Laplace Approximations
  • program: Laplcae
  • The EM Algorithm
  • The SEM algorithm
  • Rejection Sampling
  • program: Rejection
  • Importance Sampling
  • program: Importance
  • Markov Chain Monte Carlo Method - Markov Chain
  • program: transition
  • Markov Chain Monte Carlo Method – Gibbs Sampling
  • program: Gibbs
  • Markov Chain Monte Carlo Method – Metropolis Hasting
  • program: Metropolis-Hasting
  • Bootstrap Resampling
  • Bootstrap線上同步檔案
  • MCMC線上同步檔案
  • Gibbs sampler-1線上同步檔案
  • Gibbs sampler-2線上同步檔案
  • Metropolis-Hastings Algorithm線上同步檔案
  • MCMC1教學影片1.mp4
  • MCMC1教學影片2.mp4
  • Gibbs Sampler教學影片1.mp4
  • Gibbs Sampler教學影片2.mp4
  • MH Algorithm教學影片1.mp4
  • MH Algorithm教學影片2.mp4
  • 應用方法影片1.mp4
  • 應用方法影片2.mp4
  • 應用方法影片3.mp4
  • 應用方法影片4.mp4
  • 統計計算期末報告1.mp4
  • 統計計算期末報告2.mp4
授課老師
蔡秒玉
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