Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Nivel intermedio

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

Aprox. 22 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

  • Bayesian Statistics
  • Forecasting
  • Dynamic Linear Modeling
  • Time Series
  • R Programming
Fechas límite flexibles
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Familiarity with calculus-based probability, the principles of maximum likelihood estimation, and Bayesian inference.

Aprox. 22 horas para completar
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ofrecido por

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Universidad de California en Santa Cruz

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Semana 1
6 horas para completar

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

6 horas para completar
9 videos (Total 94 minutos), 12 lecturas, 5 cuestionarios
Semana
2
Semana 2
5 horas para completar

Week 2: The AR(p) process

5 horas para completar
9 videos (Total 96 minutos), 8 lecturas, 3 cuestionarios
Semana
3
Semana 3
5 horas para completar

Week 3: Normal dynamic linear models, Part I

5 horas para completar
10 videos (Total 114 minutos), 7 lecturas, 3 cuestionarios
Semana
4
Semana 4
4 horas para completar

Week 4: Normal dynamic linear models, Part II

4 horas para completar
7 videos (Total 103 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios

Acerca de Programa especializado: Estadística bayesiana

Estadística bayesiana

Preguntas Frecuentes

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