Lernziele
– Bayessche Statistik und MCMC-Methoden verständlich machen
– Zwischen bayesschen und frequentistischen Analysen unterscheiden
– Den Abschnitt „Methoden“ einer Arbeit verstehen, in der bayessche Methoden verwendet werden
– Bayessche Analysen mit R durchführen

Programm:
– Bayessche Inferenz: Motivation und einfaches Beispiel
– Likelihood-
– Ein Exkurs zu A-priori-Verteilungen
– Markov-Ketten-Monte-Carlo-Methoden (MCMC)
– Bayessche Analyse mit R und den Softwarepaketen NIMBLE und brms
– Verallgemeinerte lineare gemischte Modelle