160.253 (21S) Introduction to Bayesian Statistics

Sommersemester 2021

Registration deadline has expired.

First course session
18.03.2021 16:30 - 18:30 online Off Campus
... no further dates known

Overview

Due to the COVID-19 pandemic, it may be necessary to make changes to courses and examinations at short notice (e.g. cancellation of attendance-based courses and switching to online examinations).

For further information regarding teaching on campus, please visit: https://www.aau.at/en/corona.
Lecturer
Tutor/Tutors
Course title german Einführung in die Bayes'sche Statistik
Type Seminar (continuous assessment course )
Course model Online course
Hours per Week 2.0
ECTS credits 4.0
Registrations 17 (20 max.)
Organisational unit
Language of instruction German
possible language(s) of the assessment German , English
Course begins on 18.03.2021
eLearning Go to Moodle course

Time and place

Please note that the currently displayed dates may be subject to change due to COVID-19 measures.
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Course Information

Intended learning outcomes

  • Grundlagen/Theorie der Bayes-Statistik kennen
  • Abgrenzungen und Unterschiede zum Frequentismus verstehen
  • Bayes-Parameterschätzung und Bayes-Hypothesentesten verstehen
  • Bayes-Parameterschätzung und -Hypothesentests in R durchführen können
  • Bayes-Faktor interpretieren können
  • Bayes-Statistik auf praktische Fragestellungen anwenden können

Teaching methodology including the use of eLearning tools

  • Online Präsenz-Einheiten
  • Vortrag und Vorzeigen von Beispielen in R
  • Eigenständiges Lesen der bereitgestellten Literatur (Selbststudium)
  • Eigenständige Durchführung von Berechnungen in R
  • Offline-Diskussion im Moodle-Forum (Fragenstellen, Peerantworten und LVLeiter-Antworten)

Course content

  • Zwei Denkschulen: Frequentismus vs. Bayes-Statistik
  • Grundlagen Bayes-Statistik
    Plausibilität vs. Wahrscheinlichkeit
  • Lernen aus Erfahrung
  •  Vorteile/Nachteile ggü. Frequentismus
  • Bayes-Theorem, Posterior-Verteilung, Prior-Verteilung, Likelihood
    uninformativer vs. informativer Prior
  • Bayes-Parameterschätzung (MAP … maximum a-posteriori probability, EAP … expected a-posteriori measure,
    HPD … highest posterior density, HPI … highest posterior interval)
  • Bayes- Hypothesentesten, Bayes-Faktor
  • MCMC - Markow-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren
  • JAGS, R, MCMCpack, BayesFactor

Prior knowledge expected

  • gewünscht: hohes Interesse an Statistik und statistischen Fragestellungen
  • (vorteilhaft: gute statistische Vorkenntnisse;
     Arbeiten mit R-Statistics: https://www.r-project.org/)

Literature

Kruschke, J. K. (2015). Doing bayesian data analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan. London: Academic Press.
(Sie müssen sich dieses Buch nicht unbedingt kaufen).

Meredith, M. & Kruschke (2020). Bayesian Estimation Supersedes the t-Test. https://cran.r-project.org/web/packages/BEST/vignettes/BEST.pdf

Examination information

Im Fall von online durchgeführten Prüfungen sind die Standards zu beachten, die die technischen Geräte der Studierenden erfüllen müssen, um an diesen Prüfungen teilnehmen zu können.

Examination methodology

  • kleinere Hausarbeiten (Details werden in der LV mitgeteilt)

  • aktive Mitarbeit (in den LV-Einheiten und auf Moodle)

Examination topic(s)

durchgenommener Stoff in den LV-Einheiten

Assessment criteria / Standards of assessment for examinations

  • Anwesenheit (2x Fehlen möglich, danach ist eine Zusatzleistung zu erbringen, aber mind. 65% Anwesenheit -> bei absehbarer Unterschreitung bitte um Kontaktaufnahme vorab!)
  • Mitarbeit während des gesamten Semesters
  • Hausarbeiten


Notenschlüssel

Note
Prozent an Gesamtpunkten
Sehr Gut (1)
91% bis 100%
Gut  (2)
78% bis <91%
Befriedigend (3)
65% bis <78%
Genügend  (4)  
50% bis <65%
Nicht Genügend (5)      
<50%


Grading scheme

Grade / Grade grading scheme

Position in the curriculum

  • Thematic Doctoral Programme Health, Science and Social Responsibility, Communication and Management (HSSCM) (SKZ: ---, Version: 17W.1)
    • Subject: Health, Science and Social Responsibility, Communication and Management (HSSCM) (Compulsory subject)
      • Health, Science and Social Responsibility, Communication and Management (HSSCM) ( 0.0h XX / 0.0 ECTS)
        • 160.253 Introduction to Bayesian Statistics (2.0h SE / 4.0 ECTS)
  • Master's degree programme Psychology (SKZ: 840, Version: 12W.4)
    • Subject: Forschungsmethoden und Evaluation (Compulsory subject)
      • Komplexe Quantitative/Qualitative Methoden ( 0.0h SE / 4.0 ECTS)
        • 160.253 Introduction to Bayesian Statistics (2.0h SE / 4.0 ECTS)

Equivalent courses for counting the examination attempts

This course is not assigned to a sequence of equivalent courses