Il s'agit du projet de fin d'Ć©tudes de la Specialization Bayesian Statistics de l'UC Santa Cruz. C'est l'occasion pour vous de dĆ©montrer un large Ć©ventail de compĆ©tences et de connaissances en statistiques bayĆ©siennes et d'appliquer ce que vous savez Ć des donnĆ©es du monde rĆ©el. Vous rĆ©viserez les concepts essentiels de la statistique bayĆ©sienne Ć l'aide de vidĆ©os de cours et de quiz, et vous effectuerez une analyse de donnĆ©es complexe et rĆ©digerez un rapport sur vos mĆ©thodes et vos rĆ©sultats.
Statistiques bayƩsiennes : Projet Capstone
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Ce cours fait partie de SpƩcialisation Statistiques bayƩsiennes
Instructeur : Jizhou Kang
Inclus avec 
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niveau AvancƩes
ExpƩrience recommandƩe
1 semaine Ć complĆ©ter
Ć 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ć votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
DĆ©montrer un large Ć©ventail de compĆ©tences et de connaissances en matiĆØre de statistiques bayĆ©siennes.
Expliquer les concepts essentiels de la statistique bayƩsienne.
Appliquez ce que vous savez Ć des donnĆ©es rĆ©elles.
CompƩtences que vous acquerrez
- CatƩgorie : La programmation en R
- CatƩgorie : MƩthodes statistiques
- CatĆ©gorie : ModĆØle de Markov
- CatƩgorie : ModƩlisation prƩdictive
- CatƩgorie : PrƩsentation des donnƩes
- CatƩgorie : Analyse des DonnƩes
- CatƩgorie : Statistiques bayƩsiennes
- CatƩgorie : ModƩlisation statistique
- CatƩgorie : Analyse des sƩries temporelles et prƩvisions
- CatƩgorie : Analyse statistique
- CatƩgorie : ProbabilitƩs et statistiques
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Dans ce module, nous introduirons l'analyse bayĆ©sienne conjuguĆ©e pour les modĆØles autorĆ©gressifs (AR).
Inclus
3 vidƩos7 lectures2 devoirs
Dans ce module, nous prĆ©senterons certains critĆØres qui peuvent ĆŖtre utilisĆ©s pour sĆ©lectionner l'ordre des processus AR et le nombre de composantes de mĆ©lange, qui seront utilisĆ©s ultĆ©rieurement lorsque nous introduirons le mĆ©lange de modĆØles AR.
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Dans ce module, nous effectuerons une analyse bayĆ©sienne pour un mĆ©lange de modĆØles AR(p) de localisation.
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4 vidƩos3 lectures2 devoirs
Dans ce module, nous utiliserons tout ce que nous avons appris jusqu'Ć prĆ©sent pour rĆ©aliser un modĆØle de mĆ©lange sur des donnĆ©es de sĆ©ries temporelles.
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