160.253 (21S) Introduction to Bayesian Statistics
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.
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- 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 schemePosition 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)
-
Health, Science and Social Responsibility, Communication and Management (HSSCM) (
0.0h XX / 0.0 ECTS)
-
Subject: Health, Science and Social Responsibility, Communication and Management (HSSCM)
(Compulsory subject)
- 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)
-
Komplexe Quantitative/Qualitative Methoden (
0.0h SE / 4.0 ECTS)
-
Subject: Forschungsmethoden und Evaluation
(Compulsory subject)
Equivalent courses for counting the examination attempts
This course is not assigned to a sequence of equivalent courses