贝叶斯统计

Reading Materials

Hamitonian Monte Carlo

Dirichelet Process (Ferguson 1973)
Dirichelet Process (Antoniak 1974)
Constructive Definition of Dirichelet Process (Sethuraman 1994)
Density Estimation by Dirichelet Process (Escobar and West 1995)

第一次作业 (Due date March 22)

page 27-28, Exercise 1, 3, 7
page  57-62, Exercise 2, 5,12,16,21
page 79-82,  Exercise 1, 10

期末项目(最终报告截至时间6月24日， 中期报告5月22日、5月24日，5月31日)

期末项目说明

5月10日前发信给主讲老师（ruibinxi AT math DOT pku DOT edu DOT cn）和助教（wanghanjida AT 163 DOT com）你们的组员（姓名、学号）以及你们所选题目，如自选题目需要简短说明问题的背景。邮件题目必须为“贝叶斯统计 2019组员情况”
中期汇报分数占大作业成绩的30%-40%，包括幻灯片成绩和讲台汇报成绩2部分。

自选题目中期汇报时间5月22日，中期汇报必须汇报（1）问题的背景，（2）初步发展的贝叶斯模型以及（3）为什么认为 此模型对你们的问题是合适的模型。5月21日23:00点前必须把相关的幻灯通 过邮件发给主讲老师和助教,邮件题目必须为“贝叶斯统计2019中期汇报-自选题目”

选做任务一或者任务二的同学必须在5月23日23:00点前将幻灯通过邮件发给主讲老师和助教。邮件题目必 须为“贝叶斯统计2019中期汇报-任务1”或“贝 叶斯统计2019中期汇报-任务2”。


选做任务一的同学在汇报时必须说明（1）你发展的贝叶斯模型，包括问题的统计模型，统计模型中参数在此问题中实际意义， 你用的先验分布等；（2）你发展的模型参数的估计方法；（3）你的方法对实际数据的初步分析结果，并探讨你目前的模型、方法是否能够合理描述此问题以 及可改进的方向。

选做任务二的同学在汇报时必须说明（1）你选用的先验分布以及为什么此先验分布是合适的；（2）你发展的估计抽样方法； （3）初步的模拟数据分析结果及与其他已有方法的初步比较；（4）探讨你的先验及抽样方法的问题，并提出可能的改进方案。选做任务二的同学亦可考虑其 他贝叶斯图模型（非高斯），如做其他图模型，还需要说明你考虑的图模型与高斯图模型相比的优势和缺点。

期末终期报告说明

6月24日23：00点前必 须把报告相关的材料发给主讲老师和助教，邮件题目必须为“贝叶斯统计2019期末汇报-自 选题目”或“贝 叶斯统计2019期末汇报-任务一”或“贝 叶斯统计2019期末汇报-任 务二”。

报告内容必须包括（1）问题的背景，（2） 所用贝叶斯模型并说明其合理性，（3）参数估计方法，（4）用模拟和实际数据比较你的方法和其他方法，（5）探讨你所发展的方法的优缺点 并讨论可能的改进方向。每个报告还必须包括摘要（200字以内）及适当的参考文献。

期末报告还必须明确说明组内成员的贡献。