Об этом курсе

Недавно просмотрено: 9 188
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень

Familiarity with calculus-based probability, the principles of maximum likelihood estimation, and Bayesian inference.

Прибл. 22 часа на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

  • Bayesian Statistics
  • Forecasting
  • Dynamic Linear Modeling
  • Time Series
  • R Programming
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Средний уровень

Familiarity with calculus-based probability, the principles of maximum likelihood estimation, and Bayesian inference.

Прибл. 22 часа на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

Калифорнийский университет в Санта-Крузе

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

6 ч. на завершение

Week 1: Introduction to time series and the AR(1) process

6 ч. на завершение
9 видео ((всего 94 мин.)), 12 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Week 2: The AR(p) process

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 96 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Неделя
3

Неделя 3

5 ч. на завершение

Week 3: Normal dynamic linear models, Part I

5 ч. на завершение
10 видео ((всего 114 мин.)), 7 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
Неделя
4

Неделя 4

4 ч. на завершение

Week 4: Normal dynamic linear models, Part II

4 ч. на завершение
7 видео ((всего 103 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов

Специализация Байесовская статистика: общие сведения

Байесовская статистика

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.