1. komponenta

Vrsta nastave	Ukupno
Predavanja	20
Auditorne vježbe	10

* Opterećenje je izraženo u školskim satima (1 školski sat = 45 minuta)

Osnove: deduktivno naspram induktivnog zaključivanja, Cox-ovi aksiomi i vjerojatnost, Bayesov teorem, povijesni pregled. Procjena parametara: elementarni primjeri, sažeti opis posteriora, uloga priora, poopćenje na dvije i više dimenzija, veza s metodama maksimalne vjerodostojnosti i najmanjih kvadrata. Usporedba modela: dokazi (engl. evidence) u korist pojedinog modela, Bayesov faktor, Ocamovo pravilo. Zadavanje vjerojatnosti: princip indiferentnosti, grupe transformacija, parametri položaja i rasapa, princip maksimalne entropije. Metode Monte Carlo za uzorkovanje posteriora: uniformno uzorkovanje, uzorkovanje po važnosti, uzorkovanje s prihvaćanjem i odbacivanjem, metoda Markovljevih lanaca (MCMC).

1. Sivia, D., Skilling, J. 2001: Data Analysis: A Bayesian Tutorial. Oxford University Press, 246 pp.
2. Gegory, P. 2005: Bayesian Logical Data Analysis for the Physical Sciences. Oxford University Press, 468 pp.
3. Jaynes, E. T. 2003: Probability Theory: The Logic of Science. Cambridge University Press, 727 pp.
4. MacKay, D. 2003: Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press, 628 pp.
5. Bolstad, W. M. 2007: Introduction to Bayesian Statistics. John Wiley & Sons, 437 pp.
6. Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Rubin 2004: Bayesian Data Analysis. Chapman & Hall/CRC, 668 pp.

Geofizika - izborni predmeti - Redovni Smjer - Geofizika