课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis
在当今数据驱动的世界中，贝叶斯统计学的重要性愈加突出，特别是在时间序列分析的应用中。Coursera上的《贝叶斯统计：时间序列分析》课程，专为实践中的数据科学家和统计学家设计，是贝叶斯统计基础四部分课程中的最后一部分。本课程建立在先前的课程《贝叶斯统计：从概念到数据分析》、《技术与模型》以及《混合模型》之上。
课程首先介绍时间序列的概念，特别是自回归过程（AR(1)），之后逐渐扩展到自回归过程AR(p)，为学生奠定了坚实的理论基础。在第一周，课程深入探讨了如何定义平稳时间序列过程、自动相关函数，以及如何进行最大似然参数估计和贝叶斯推断。接下来的两周，学习内容将重点放在正常动态线性模型上，首先通过理论定义以及多个示例进行讲解，接着探讨了基于预测函数的模型构建方法，以及贝叶斯过滤、平滑与预测技术。这些内容对于深入理解时间序列分析极为关键。
最后一周，学生将会应用所学的正常动态线性模型，分析从Google趋势下载的时间序列数据集。这个实操项目不仅帮助学员巩固所学知识，还提供了一个实际应用的机会，可以让学员在分析数据中体会贝叶斯统计的魅力。
总的来说，这门课程内容丰富、深度适中，适合对贝叶斯统计学有一定基础的学习者。如果你希望在时间序列分析方面更进一步，我强烈推荐这门课程。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis