University of California, Santa Cruz
贝叶斯统计 专项课程
University of California, Santa Cruz

贝叶斯统计 专项课程

用于建模和预测的贝叶斯统计. 学习基础知识,练习数据分析技能。

Matthew Heiner
Herbert Lee
Abel Rodriguez

位教师:Matthew Heiner

顶尖授课教师

17,226 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入学习学科知识
4.6

(386 条评论)

中级 等级

推荐体验

2 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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2 月 完成
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您将学到什么

  • 贝叶斯推理

  • 时间序列预测

  • 分层建模

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 University of California, Santa Cruz 获得职业证书

专业化 - 5门课程系列

您将学到什么

  • 描述并应用贝叶斯统计方法。

  • 解释贝叶斯方法和频数方法的主要区别。

  • 掌握 R 计算环境的基础知识。

您将获得的技能

类别:贝叶斯统计
类别:概率
类别:概率分布
类别:统计推理
类别:回归分析
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:数据分析
类别:统计建模
类别:统计
类别:微软Excel
类别:统计分析
贝叶斯统计:技术与模型

贝叶斯统计:技术与模型

第 2 门课程29小时

您将学到什么

  • 高效、有效地交流数据分析结果。

  • 利用统计建模结果得出科学结论。

  • 扩展基本统计模型,使用分层模型对相关观察结果进行解释。

您将获得的技能

类别:贝叶斯统计
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:统计建模
类别:概率分布
类别:回归分析
类别:模拟
类别:马尔可夫模型
类别:统计推理
类别:数据分析
类别:概率
类别:统计分析
贝叶斯统计:混合模型

贝叶斯统计:混合模型

第 3 门课程21小时

您将学到什么

  • 解释拟合混合模型算法的基本原理。

  • 计算混合分布的期望和方差。

  • 使用混合模型解决分类和聚类问题,并提供密度估算。

您将获得的技能

类别:贝叶斯统计
类别:概率与统计
类别:统计建模
类别:统计方法
类别:机器学习算法
类别:数学建模
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:无监督学习
类别:统计软件
类别:马尔可夫模型
贝叶斯统计:时间序列分析

贝叶斯统计:时间序列分析

第 4 门课程22小时

您将学到什么

  • 建立描述时间依赖关系的模型。

  • 使用 R 对时间序列进行分析和预测。

  • 解释静态时间序列过程。

您将获得的技能

类别:贝叶斯统计
类别:时间序列分析和预测
类别:预测
类别:统计建模
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:统计推理
类别:数学建模
类别:概率分布
类别:R(软件)
类别:数据分析
类别:高级分析
类别:统计分析
贝叶斯统计:顶点项目

贝叶斯统计:顶点项目

第 5 门课程11小时

您将学到什么

  • 展示贝叶斯统计的各种技能和知识。

  • 解释贝叶斯统计学的基本概念。

  • 将所学知识应用到实际数据中。

您将获得的技能

类别:统计建模
类别:技术交流
类别:数据分析
类别:时间序列分析和预测
类别:数据展示
类别:预测建模
类别:概率分布
类别:贝叶斯统计
类别:抽样(统计)
类别:统计方法
类别:统计分析
类别:R 语言程序设计(中文版)
类别:马尔可夫模型

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位教师

Herbert Lee
University of California, Santa Cruz
1 门课程157,074 名学生
Matthew Heiner

顶尖授课教师

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1 门课程57,549 名学生

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自 2018开始学习的学生
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