课程信息

9,301 次近期查看
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 4 门课程(共 5 门)
中级

Familiarity with calculus-based probability, the principles of maximum likelihood estimation, and Bayesian inference.

完成时间大约为22 小时
英语(English)

您将获得的技能

  • Bayesian Statistics
  • Forecasting
  • Dynamic Linear Modeling
  • Time Series
  • R Programming
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 4 门课程(共 5 门)
中级

Familiarity with calculus-based probability, the principles of maximum likelihood estimation, and Bayesian inference.

完成时间大约为22 小时
英语(English)

提供方

Placeholder

加州大学圣克鲁兹分校

授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

1

完成时间为 6 小时

Week 1: Introduction to time series and the AR(1) process

完成时间为 6 小时
9 个视频 (总计 94 分钟), 12 个阅读材料, 5 个测验
2

2

完成时间为 5 小时

Week 2: The AR(p) process

完成时间为 5 小时
9 个视频 (总计 96 分钟), 8 个阅读材料, 3 个测验
3

3

完成时间为 5 小时

Week 3: Normal dynamic linear models, Part I

完成时间为 5 小时
10 个视频 (总计 114 分钟), 7 个阅读材料, 3 个测验
4

4

完成时间为 4 小时

Week 4: Normal dynamic linear models, Part II

完成时间为 4 小时
7 个视频 (总计 103 分钟), 4 个阅读材料, 3 个测验

关于 贝叶斯统计 专项课程

贝叶斯统计

常见问题

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心