Il s'agit du projet de fin d'études de la Specialization Bayesian Statistics de l'UC Santa Cruz. C'est l'occasion pour vous de démontrer un large éventail de compétences et de connaissances en statistiques bayésiennes et d'appliquer ce que vous savez à des données du monde réel. Vous réviserez les concepts essentiels de la statistique bayésienne à l'aide de vidéos de cours et de quiz, et vous effectuerez une analyse de données complexe et rédigerez un rapport sur vos méthodes et vos résultats.
Statistiques bayésiennes : Projet Capstone
Ce cours fait partie de Spécialisation Statistiques bayésiennes
Instructeur : Jizhou Kang
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Démontrer un large éventail de compétences et de connaissances en matière de statistiques bayésiennes.
Expliquer les concepts essentiels de la statistique bayésienne.
Appliquez ce que vous savez à des données réelles.
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6 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous introduirons l'analyse bayésienne conjuguée pour les modèles autorégressifs (AR).
Inclus
3 vidéos7 lectures2 devoirs
Dans ce module, nous présenterons certains critères qui peuvent être utilisés pour sélectionner l'ordre des processus AR et le nombre de composantes de mélange, qui seront utilisés ultérieurement lorsque nous introduirons le mélange de modèles AR.
Inclus
2 vidéos2 lectures2 devoirs
Dans ce module, nous effectuerons une analyse bayésienne pour un mélange de modèles AR(p) de localisation.
Inclus
4 vidéos3 lectures2 devoirs
Dans ce module, nous utiliserons tout ce que nous avons appris jusqu'à présent pour réaliser un modèle de mélange sur des données de séries temporelles.
Inclus
1 lecture1 évaluation par les pairs
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of California, Santa Cruz
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