课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis
在数据科学与统计学领域，贝叶斯统计是一门不可或缺的课程，而《贝叶斯统计：时间序列分析》正是这一领域的重要组成部分。此课程是为正在从事或有志于成为数据科学家和统计学家的学员设计的，是贝叶斯统计四门课程中的第四门，它在先前的课程《贝叶斯统计：从概念到数据分析》、《技术与模型》，以及《混合模型》的基础上，深入探讨了时间序列分析的奥秘。
时间序列分析关注的是建模一系列时间相关变量之间的依赖关系。在课程开始之前，学习者需具备基于微积分的概率知识，以确保顺利进行。
本课程的结构如下：
– **第一周：时间序列与AR(1)过程简介** 该模块定义了平稳时间序列过程，自相关函数和一阶自回归过程 (AR(1))，并讨论了通过极大似然法和贝叶斯推断进行参数估计。
– **第二周：AR(p)过程** 本模块将第一周学习的关于AR(1)过程的概念扩展到一般情况下的AR(p)。讨论了AR(p)中的极大似然估计和贝叶斯后验推断。
– **第三周：正态动态线性模型，第一部分** 在这一模块中，正态动态线性模型 (NDLMs) 被定义并通过几个例子进行了说明。基于预报函数的模型构建方法，以及已知观测方差和系统协方差矩阵情况下的贝叶斯滤波、平滑和预报方法也将进行讲解。
– **第四周：正态动态线性模型，第二部分** 这一周将继续探讨正态动态线性模型的更多应用与细节，确保学习者充分掌握该主题。
– **第五周：最终项目** 在最后的项目中，你将使用正态动态线性模型来分析从Google趋势下载的时间序列数据集，完善你的实践能力与理论知识。
总体来说，《贝叶斯统计：时间序列分析》课程提供了扎实的理论基础与丰富的实践机会，尤其适合希望提升数据分析能力的学习者。通过该课程，学员不仅能深入理解时间序列分析的核心概念，还能够获得使用贝叶斯方法进行数据分析的实际技能。无论是学术研究还是实际工作，这门课程都将对你的职业发展大有裨益。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis