이 강좌에 대하여

최근 조회 9,065
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 4번째 강좌:
중급 단계

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

완료하는 데 약 22시간 필요
영어

귀하가 습득할 기술

  • Bayesian Statistics
  • Forecasting
  • Dynamic Linear Modeling
  • Time Series
  • R Programming
유연한 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 4번째 강좌:
중급 단계

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

완료하는 데 약 22시간 필요
영어

제공자:

Placeholder

캘리포니아대학교 산타크루스캠퍼스

강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 6시간 필요

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

완료하는 데 6시간 필요
9개 동영상 (총 94분), 12 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
2

2

완료하는 데 5시간 필요

Week 2: The AR(p) process

완료하는 데 5시간 필요
9개 동영상 (총 96분), 8 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
3

3

완료하는 데 5시간 필요

Week 3: Normal dynamic linear models, Part I

완료하는 데 5시간 필요
10개 동영상 (총 114분), 7 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
4

4

완료하는 데 4시간 필요

Week 4: Normal dynamic linear models, Part II

완료하는 데 4시간 필요
7개 동영상 (총 103분), 4 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트

베이지안 통계 특화 과정 정보

베이지안 통계

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.