A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít:
Valószínűségszámítási alapismeretek, Numerikus módszerek alapismeretek
A tantárgy szerepe a képzés céljának megvalósításában:
TTK Alkalmazott matematikus MSc képzés választható tárgya
A tantárgy részletes tematikája magyarul és angolul:
Bayes valószínűség elmélet: Paraméter becslés
Modell választás, hipotézis teszt
Kísérlettervezés
A valósznűség meghatározása: A maximum entrópia elve
A Bayes elmélet alkalmazása, numerikus módszerek
Lineáris inverz probléma
Nemlineáris inverz probléma
Nem-paraméteres becslés, regularizáció
Bayes valószínűségi dekonvolúció (Bayesian unfolding)
Numerikus integrálás – Markov Chain Monte Carlo, Nested sampling
Követelmények vizsgaidőszakban:
Konzultációs lehetőségek:
Hallgatókkal egyeztetve,szükség szerint
Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom:
G.D. Agostini: Bayesian reasoning in high-energy physics: principles and applications CERN Report, CERN-99-03, 1999
D.S. Sivia, Data analysis, A Bayesian tutorial, Oxford University Press, 2006
Nyomtatóbarát változat
