传一下课程资料：

贝叶斯分析课件.zip

本科选的最后一门专业课，大四开摆之后学习时间显著降低，然鹅排长还是十分好心地奶了我，最后勉强保持了概统课程满绩率不变，来写个年前长评感谢一下，也顺便总结一下这门课。

这学期贝叶斯的老师突然从排长变成了排长夫妇，经过上学期时序的摧残之后我是有点害怕的，好在最后基本上全都是排长从头讲到尾，陈昱老师大概只讲了一次课（结果那节课我有事没去2333）。所以大家大可不必担心上课老师，本课程还是排长在上，质量和内容都非常有保障。

关于上课内容，这学期大概讲了：

概率定义（主观and客观）

非贝叶斯统计推断回顾

贝叶斯统计推断

先验分布的选取

共轭先验分布族

贝叶斯决策

贝叶斯蒙特卡洛计算

贝叶斯近似计算

贝叶斯模型选择

贝叶斯层次模型

贝叶斯回归模型

卡尔曼滤波的贝叶斯推导

贝叶斯稳健性分析

内容上看，大概有超过三分之一的时间讲的是概率论和数理统计会讲到的贝叶斯统计的内容。从大约MCMC开始，这门课才逐渐开始有意思起来，讲一些其他统计课上学不到的东西，这些东西才是真正能在现在做研究时可能用得上的。

不过，正如排长说的，这是一门研究生课程，这就意味着可能需要一定的门槛。我感觉如果学过诸如一定的回归分析、属性数据分析、多元统计分析等的部分内容，上课时很多东西排长会提出一些新的见解，会很有收获；不然的话，很多东西如果是第一次听可能会觉得排长讲得稍快，PPT很快的就翻过去了，影响上课感观。

当然，排长上课的质量还是非常有保障的，很多自己可能看书一大段都看不明白的东西如果能跟上排长的讲解思路，那听一遍就基本能get到原理，这之后再看书梳理一下细节就轻车熟路了。

至于大家都很感兴趣的作业和考试部分，排长要求我们的作业必须是用Rmarkdown完成，作业也基本都是排长写的那本教材的课后习题。因为那本教材很多主要章节还是古典的贝叶斯那一套，所以作业反而是前面讲的简单的东西居多，之后拓展的部分作业很少，最后几讲甚至因为不是那本教材上的内容所以没有布置作业。这就导致了大部分作业写起来都很容易，基本上看完题目就知道怎么做，但是打起公式来非常花时间。讨厌花很多时间无脑敲公式的同学慎选。

考试的时候，由于很多拓展的内容必须要通过电脑计算，考试根本考不了，所以考试考得基本还都是非常初等的贝叶斯后验分布计算，学过数理统计就能做的那种。（这里稍微说一句，建议背下伽玛分布和逆伽玛分布，会节省算积分时间）因为上一年这门课是上网课而且期末开卷，所以去年题目可能比我们今年还要难一些。起码今年没有考手写WinBUGS代码这种阴间题。（不过不保证明年不考2333）

对了，这门课不仅有期末考试还有一个大作业，大致是用任何你喜欢的贝叶斯方法分析一个你喜欢的数据集。这个论文最后不知道给分怎么样，但是在BB系统上似乎大家的成绩是平时作业都加上了20，不知道是不是每个人都给满分的意思。顺便一说，这学期最后一次课有一次签到，排长自己说算总评五分，不来上课的同学最后一节课建议还是要来一下（doge）。

还有一点非常奇怪的是，这门课似乎没有助教，排长可能就拉了他的学生来改作业（反正期末评教的时候没有助教）。这就导致这门课没有课程群，像最后期末了还有一半的作业没改这种事情想反馈就找不到人。排长本人好像也不是很想建群，我之前找他得到的回复是“应该没有必要”，所以我就自己建了一个（现在这个群已经转型成大哥粉丝群了orz，统计方向想交流的可以进来621798089，有评论说群号搜不到，我把二维码附在上面了）

最后的话，是跟所有排长带的其他课一样的评价：“想真学点东西的强烈建议选，想水学分的建议绕道。”