Dieser Kurs richtet sich an praktizierende und angehende Datenwissenschaftler und Statistiker. Er ist der vierte einer vierteiligen Kursreihe zur Einführung in die Grundlagen der Bayes'schen Statistik. Er baut auf dem Kurs Bayesianische Statistik auf: Vom Konzept zur Datenanalyse, Techniken und Modelle und Mischungsmodelle auf.
Bayessche Statistik: Zeitreihenanalyse
Bayessche Statistik: Zeitreihenanalyse
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Bayessche Statistik
Dozent: Raquel Prado
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.3
(15 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 22 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Erstellen Sie Modelle, die zeitliche Abhängigkeiten beschreiben.
Verwenden Sie R für die Analyse und Vorhersage von Zeitreihen.
Erklären Sie stationäre Zeitreihenprozesse.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Vorhersage
- Kategorie: Bayessche Statistik
- Kategorie: Zeitreihen
- Kategorie: Dynamische lineare Modellierung
- Kategorie: R-Programmierung
Wichtige Details
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Bewertungen
10 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Bayessche Statistik
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dieses Modul definiert stationäre Zeitreihenprozesse, die Autokorrelationsfunktion und den autoregressiven Prozess der Ordnung eins oder AR(1). Die Parameterschätzung mittels Maximum Likelihood und die Bayes'sche Inferenz im AR(1) werden ebenfalls behandelt.
Das ist alles enthalten
9 Videos12 Lektüren4 Aufgaben1 peer review
Dieses Modul erweitert die in Woche 1 erlernten Konzepte über den AR(1)-Prozess auf den allgemeinen Fall des AR(p). Die Maximum-Likelihood-Schätzung und die Bayes'sche Posterior-Inferenz im AR(p) werden besprochen.
Das ist alles enthalten
9 Videos8 Lektüren2 Aufgaben1 peer review
Normale dynamische lineare Modelle (NDLMs) werden in diesem Modul definiert und anhand mehrerer Beispiele erläutert. Die Modellbildung auf der Grundlage der Prognosefunktion über das Überlagerungsprinzip wird erläutert. Methoden zur Bayes'schen Filterung, Glättung und Vorhersage für NDLMs im Falle bekannter Beobachtungsabweichungen und bekannter Systemkovarianzmatrizen werden besprochen und veranschaulicht.
Das ist alles enthalten
10 Videos7 Lektüren2 Aufgaben1 peer review
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 peer review
In diesem Abschlussprojekt werden Sie normale dynamische lineare Modelle verwenden, um einen von Google Trend heruntergeladenen Zeitreihendatensatz zu analysieren.
Das ist alles enthalten
1 peer review
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.4 (7 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of California, Santa Cruz
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YN
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Geprüft am 5. Feb. 2024
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