Ce cours s'adresse aux data scientists et aux statisticiens, qu'ils soient en activité ou qu'ils aspirent à le devenir. Il s'agit du quatrième cours d'une série de quatre introduisant les principes fondamentaux de la statistique bayésienne. Il s'appuie sur les cours Statistiques bayésiennes : Du concept à l'analyse des données, Techniques et modèles, et Modèles de mélange.
Statistiques bayésiennes : Analyse des séries temporelles
Statistiques bayésiennes : Analyse des séries temporelles
Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistiques bayésiennes"
Instructeur : Raquel Prado
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17 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Construire des modèles qui décrivent les dépendances temporelles.
Utilisez R pour l'analyse et la prévision des séries temporelles.
Expliquez les processus de séries temporelles stationnaires.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Prévisions
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Distribution de probabilité
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Analyse de régression
- Section Compétences masquée. Affichage de 7 compétence(s) sur 9.
Détails à connaître
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Enseigné en Anglais
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module définit les processus de séries temporelles stationnaires, la fonction d'autocorrélation et le processus autorégressif d'ordre un ou AR(1). L'estimation des paramètres via le maximum de vraisemblance et l'inférence bayésienne dans le processus AR(1) sont également abordés.
Inclus
9 vidéos12 lectures5 devoirs
Ce module étend les concepts appris dans la semaine 1 sur le processus AR(1) au cas général de AR(p). L'estimation du maximum de vraisemblance et l'inférence bayésienne a posteriori dans le processus AR(p) sont discutées.
Inclus
9 vidéos8 lectures3 devoirs
Les modèles linéaires dynamiques normaux (NDLM) sont définis et illustrés dans ce module à l'aide de plusieurs exemples. La construction de modèles basés sur la fonction de prévision via le principe de superposition est expliquée. Les méthodes de filtrage, de lissage et de prévision bayésiennes pour les NDLM dans le cas de variances d'observation connues et de matrices de covariance de système connues sont discutées et illustrées.
Inclus
10 vidéos7 lectures3 devoirs
Dans ce module, vous étendrez les modèles dynamiques linéaires normaux pour traiter la structure saisonnière et des composants de modèle plus complexes en utilisant les représentations de Fourier et le principe de superposition. Vous étudierez également le filtrage, le lissage et la prévision bayésiens lorsque la variance d'observation est inconnue, y compris l'utilisation de facteurs d'actualisation pour spécifier les matrices de covariance du système.
Inclus
7 vidéos4 lectures3 devoirs
Dans ce projet final, vous utiliserez des modèles linéaires dynamiques normaux pour analyser un ensemble de données de séries temporelles téléchargées à partir de Google trend.
Inclus
1 devoir
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Statut : Essai gratuitUniversity of California, Santa Cruz
Statut : Essai gratuitUniversity of California, Santa Cruz
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YN
Révisé le 5 févr. 2024
It was a nice course, but it would be better if there were more supplementary materials for the proof and theoretical discussion.
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