Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Bayessche Statistik

Raquel Prado

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Spezialisierung Bayessche StatistikUniversity of California, Santa Cruz

Über diesen Kurs

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This course for practicing and aspiring data scientists and statisticians. It is the fourth of a four-course sequence introducing the fundamentals of Bayesian statistics. It builds on the course Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis, Techniques and Models, and Mixture models. 
Time series analysis is concerned with modeling the dependency among elements of a sequence of temporally related variables. To succeed in this course, you should be familiar with calculus-based probability, the principles of maximum likelihood estimation, and Bayesian inference. You will learn how to build models that can describe temporal dependencies and how to perform Bayesian inference and forecasting for the models. You will apply what you've learned with the open-source, freely available software R with sample databases. Your instructor Raquel Prado will take you from basic concepts for modeling temporally dependent data to implementation of specific classes of models

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Spezialisierung Bayessche Statistik

Stufe „Mittel“

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

Ca. 22 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Bayesian Statistics
Forecasting
Dynamic Linear Modeling
Time Series
R Programming

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Dozent

Raquel Prado

Professor

Statistics

2.114 Lernende

1 Kurse

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University of California, Santa Cruz

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

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

6 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 94 min), 12 Lektüren, 5 Quiz

9 Videos

Welcome to Bayesian Statistics: Time Series 7m

Stationarity 6m

The autocorrelation function (ACF) 8m

ACF, PACF, Differencing and Smoothing: Examples 11m

The AR(1) 15m

Simulating from an AR(1) process 8m

Maximum likelihood estimation in the AR(1)22m

Bayesian inference in the AR(1)10m

Bayesian inference in the AR(1): Conditional likelihood example 3m

12 Lektüren

Introduction to R10m

List of References 4m

The partial autocorrelation function (PACF)15m

Differencing and Smoothing 10m

R Code: Differencing and filtering via moving averages10m

R Code: Simulate data from a white noise process10m

The PACF of the AR(1) process 15m

R Code: Sample data from AR(1) processes10m

Review of maximum likelihood and Bayesian inference in regression 15m

R code: MLE for the AR(1), examples15m

R Code: AR(1) Bayesian inference, conditional likelihood example 12m

Bayesian inference in the AR(1), full likelihood example 10m

4 praktische Übungen

Objectives of the course 20m

Stationarity, the ACF and the PACF 30m

The AR(1) definitions and properties 30m

MLE and Bayesian inference in the AR(1) 30m

Woche

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Week 2: The AR(p) process

5 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 96 min), 8 Lektüren, 3 Quiz

9 Videos

Definition and state-space representation20m

Examples 17m

ACF of the AR(p)7m

Simulating data from an AR(p)11m

Bayesian inference in the AR(p): Reference prior, conditional likelihood 8m

Model order selection6m

Example: Bayesian inference in the AR(p), conditional likelihood 12m

Spectral representation of the AR(p)5m

Spectral representation of the AR(p): Example 5m

8 Lektüren

Rcode: Computing the roots of the AR polynomial 5m

Rcode: Simulating data from an AR(p)15m

The AR(p): Review 15m

Rcode: Maximum likelihood estimation, AR(p), conditional likelihood 10m

Rcode: Bayesian inference, AR(p), conditional likelihood 10m

Rcode: Model order selection 10m

Rcode: Spectral density of AR(p) 10m

ARIMA processes10m

2 praktische Übungen

Properties of AR processes 30m

Spectral representation of the AR(p)30m

Woche

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Week 3: Normal dynamic linear models, Part I

5 Stunden zum Abschließen

10 Videos (Gesamt 114 min), 7 Lektüren, 3 Quiz

10 Videos

NDLM: Definition 16m

Polynomial trend models13m

Regression models 8m

The superposition principle 6m

Filtering 19m

Filtering in the NDLM: Example 14m

Smoothing and forecasting 11m

Smoothing in the NDLM: Example6m

Second order polynomial: Filtering and smoothing example7m

Using the dlm package in R 8m

7 Lektüren

Summary of polynomial trend and regression models 10m

Superposition principle: General case10m

Summary of the filtering distributions10m

Rcode. Filtering in the NDLM: Example 10m

Summary of the smoothing and forecasting distributions10m

Rcode: Smoothing in the NDLM, Example10m

Rcode: Using the dlm package in R10m

2 praktische Übungen

The Normal Dynamic Linear Model30m

NDLM, Part I: Review 30m

Woche

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Week 4: Normal dynamic linear models, Part II

4 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 103 min), 4 Lektüren, 3 Quiz

7 Videos

Fourier representation17m

Building NDLMs with multiple components: Examples8m

Filtering, Smoothing and Forecasting: Unknown observational variance10m

Specifying the system covariance matrix via discount factors17m

NDLM, Unknown Observational Variance: Example13m

EEG data 17m

Google trends17m

4 Lektüren

Fourier Representation: Example 110m

Summary: DLM Fourier representation 12m

Summary of Filtering, Smoothing and Forecasting Distributions, NDLM unknown observational variance 10m

Rcode: NDLM, Unknown Observational Variance Example 10m

2 praktische Übungen

Seasonal Models and Superposition30m

NDLM, Part II20m

Über den Spezialisierung Bayessche Statistik

This Specialization is intended for all learners seeking to develop proficiency in statistics, Bayesian statistics, Bayesian inference, R programming, and much more. Through four complete courses (From Concept to Data Analysis; Techniques and Models; Mixture Models; Time Series Analysis) and a culminating project, you will cover Bayesian methods — such as conjugate models, MCMC, mixture models, and dynamic linear modeling — which will provide you with the skills necessary to perform analysis, engage in forecasting, and create statistical models using real-world data.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Bayesian Statistics: Time Series Analysis

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