Vakcode OWIN 5122BAST6Y
Studielast 6 ECTS
Leerdoelen Begrip van de basiseigenschappen van Bayesiaanse statistische methoden, naast en in vergelijking met frequentistische statistiek; begrip van de reikwijdte en beperkingen van Bayesiaanse methoden, zowel in praktisch-heuristische als in wiskundig-technische zin.
Inhoud Frequentistische statistiek is gebaseerd op de veronderstelling dat de data verdeeld is volgens een onbekende distributie. Bayesiaanse statistiek gaat uit van een ander beginsel, waarin data en parameter op gelijke voet behandeld worden. De Bayesiaanse procedure vereist naast specificatie van het model ook keuze van een zogeheten prior verdeling over het model. De data wordt ingezet om de prior om te zetten in de zogenaamde posterior verdeling. In dit vak kijken we naar enkele gangbare statistische vragen, zoals schatting van de model parameter, toetsing van hypotheses, constructie van betrouwbaarheidsintervallen en het opstellen van beslisfuncties, waarin telkens frequentistische en Bayesiaanse methoden worden beschreven en vergeleken. Voorts wordt ruim aandacht geschonken aan de keuze voor de prior, die afhangt van zowel het statistisch model in kwestie, als het beoogde doel van de posterior. Dit vak gaat niet in op computationele aspecten, noch op niet-parametrische en asymptotische eigenschappen van de posterior.
Aanbevolen voorkennis Maattheorie
AanmeldenOpgave tijdens de hiervoor vastgestelde inschrijfperiode via https://www.sis.uva.nl voor aanvang van het semester is verplicht. Zie voor meer informatie de A-Z lijst van de opleidingspagina onder vak- en tentamenaanmelding.
Onderwijsvorm Twee uur hoorcollege en één uur werkcollege per week
Studiemateriaal Boek 'Frequentist theory of Bayesian statistics' (Sep 2022); Planning per week (2021)
Toetsvorm Een tussententamen en een Eindtentamen, en mogelijk, een Hertentamen. Eindcijfer is 0.4 x (cijfer Tussententamen) + 0.6 x (cijfer Eindtentamen). Een cijfer voor het Hertentamen komt in plaats van het Eindcijfer (indien onvoldoende).