Dies ist das Abschlussprojekt für die Bayesian Statistics Specialization der UC Santa Cruz. Es ist eine Gelegenheit für Sie, eine breite Palette von Fähigkeiten und Kenntnissen in Bayes'scher Statistik zu demonstrieren und das, was Sie wissen, auf Daten aus der realen Welt anzuwenden. Sie werden wesentliche Konzepte der Bayes'schen Statistik mit Hilfe von Vorlesungsvideos und Quizfragen wiederholen. Sie werden eine komplexe Datenanalyse durchführen und einen Bericht über Ihre Methoden und Ergebnisse verfassen.
Bayessche Statistik: Capstone-Projekt
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Bayessche Statistik: Capstone-Projekt
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Bayessche Statistik
Dozent: Jizhou Kang
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 11 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Demonstrieren Sie ein breites Spektrum an Fähigkeiten und Kenntnissen in Bayes'scher Statistik.
Erklären Sie die wesentlichen Konzepte der Bayes'schen Statistik.
Wenden Sie das, was Sie wissen, auf Daten aus der Praxis an.
Wichtige Details
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6 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden wir die konjugierte Bayes'sche Analyse für autoregressive (AR) Modelle vorstellen.
Das ist alles enthalten
3 Videos7 Lektüren2 Aufgaben
In diesem Modul stellen wir einige Kriterien vor, die bei der Auswahl der Reihenfolge der AR-Prozesse und der Anzahl der Mischungskomponenten verwendet werden können und die später bei der Einführung von AR-Mischungsmodellen zum Einsatz kommen werden.
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben
In diesem Modul werden wir eine Bayes'sche Analyse für eine Standortmischung von AR(p)-Modellen durchführen.
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4 Videos3 Lektüren2 Aufgaben
In diesem Modul werden wir alles, was wir bisher gelernt haben, nutzen, um ein Mischmodell für Zeitreihendaten zu erstellen.
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1 Lektüre1 peer review
Dozent
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