University of California, Santa Cruz

Statistiques bayésiennes : Projet Capstone

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University of California, Santa Cruz

Statistiques bayésiennes : Projet Capstone

Ce cours fait partie de Spécialisation "Statistiques bayésiennes"

Jizhou Kang

Instructeur : Jizhou Kang

1 698 déjà inscrits

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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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse des données
  • Catégorie : Modélisation statistique
  • Catégorie : Rapports statistiques
  • Catégorie : Échantillonnage (statistiques)
  • Catégorie : Communication technique
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Distribution de probabilité
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Présentation des données
  • Catégorie : Simulations
  • Catégorie : Inférence statistique
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Statistiques bayésiennes
  • Catégorie : Programmation statistique
  • Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
  • Catégorie : Modèle de Markov

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : R Programmation
  • Catégorie : R (logiciel)

Détails à connaître

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Évaluations

6 affectations¹

Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité
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
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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

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Instructeur

Jizhou Kang
University of California, Santa Cruz
1 Cours1 698 apprenants

Offert par

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