贝叶斯分析(张伟平) 2023秋 2022秋 2020春  课程号:STAT5127P01
2023秋 2022秋 2020春  课程号:STAT5127P01
9.2(5人评价)
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:很多
选课类别:基础 教学类型:理论课
课程类别:研究生课程 开课单位:统计与金融系
课程层次:本研贯通   学分:3.0
课程主页:暂无(如果你知道,劳烦告诉我们!)
排序 学期

评分 评分 5条点评

qwert 2020春
  • 课程难度:困难
  • 作业多少:很多
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:困难
  • 作业:很多
  • 给分:超好
  • 收获:很多

这门课程总体体验良好,适合有充分时间认真完成课程内容的同学。前半学期讲了贝叶斯推断的基本内容,后半学期讲了很多进阶内容,包括贝叶斯网络,贝叶斯近似计算,mcmc及winbugs的使用,贝叶斯回归等等。感觉认真学习的话收获还是非常多的。作为3学分课程,作业其实挺多的,每周有课程作业,最后还有一个大作业,所以并不适合水学分,但认真学习的话确实能学到很多东西。

给分的话还不错。平时作业做了都会给满,大作业看起来给分也不错,期末开卷考也不是很难。个人数据点:作业满分,大作业19/20,期末90+,总评4.3。推荐有时间的学弟们大三下选课。

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Wingxopher 2020春
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:超好
  • 收获:很多

这是本菜鸡第一次壮了胆子选的研究生课,整体体验很好。

2020魔幻年当然是线上授课,老师会用PPT+板书,也会讲解代码的使用。《贝叶斯分析》(韦来生,张伟平)这本书基本都讲了还有一些补充。讲得还是很细致的。

期末论文就是:

每位同学将需要独立完成一篇应用所学贝叶斯统计方法分析一个(或多个)你感兴趣的数据集的论文.

我搭建了一个贝叶斯网拿了19/20,老师说好好写的分都不低。

最后期末考试今年因为疫情原因是七月份在线上线下同时进行的。当时大部分研究生都已经返校,可以线下考试,本科生都还在家。期末开卷,考试不难但也不简单。前几题是基础的贝叶斯计算,之后有一道第五章挺难的作业题,还有WINBUGS的手写代码(我复习的时候以为不会这样子考所以没咋看呜呜呜)。

最后总评按照:平时分:论文:期末=3:2:5的比例(之后好像还加了一分的样子),喜提4.0,谢谢老师了!

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Taliyah 2023秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:很少
  • 给分好坏:一般
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:很少
  • 给分:一般
  • 收获:很多

很好的一门课,上课体验好,收获比较多,给分也很不错。

不过今年考试的题目较往年有较大变动,似乎不是那么推荐大三的同学选课。

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匿名用户 2022秋
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:杀手
  • 收获大小:一般
  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:杀手
  • 收获:一般

可能是我太菜了,感觉作业好多学不懂最后分数也不高

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账户已注销经典统计偏差,感觉这门课门槛不低,至少不适合不搞统计的同学
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%&^(*$^&)# 2020春
  • 课程难度:中等
  • 作业多少:中等
  • 给分好坏:超好
  • 收获大小:很多
  • 难度:中等
  • 作业:中等
  • 给分:超好
  • 收获:很多

似乎成绩并不是很理想,不知道是不是我考试算错太多了(没有查卷机制),竟然没有拿到4.3。。。这门课程的主要内容除了前面的一些陈词滥调之外,还重点讲了一些mcmc算法(今年提到了hamiltonnian monte carlo),变分推断,基于贝叶斯因子的模型选择方法,大样本理论,分层模型和回归模型,以及后面我听不懂的动态线性模型和稳健性分析之类。老师讲课很好,私下里也很和蔼,也给予了我很多课余的帮助。

 

额,是2021秋,评课社区没有更新这门课的信息么?

(最后修改于 0 0 复制链接

张伟平

教师主页: 暂无

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