Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis
تعتبر دراسة السلاسل الزمنية من أهم مجالات التحليل الإحصائي، حيث تتعلق بطريقة نمذجة الاعتماد بين عناصر تسلسل متغيرات ذات صلة زمنياً. وفي هذا السياق، انطلقت دورة الإحصاء البيزي: تحليل السلاسل الزمنية عبر منصة كورسيرا كمادة مثيرة ومفيدة لكل من يسعى لدخول هذا المجال.
هذه الدورة هي الرابعة من سلسلة دورات متتالية تقدم الأسس الأساسية للإحصاء البيزي، حيث تبني على ما تم تعلمه في دورات سابقة مثل الإحصاء البيزي: من المفهوم إلى تحليل البيانات، والتقنيات والنماذج، ونماذج المشتقات.
يغطي المنهاج التعليمي للدورة مجموعة واسعة من المواضيع الأساسية، بدءًا من معالجة السلاسل الزمنية الثابتة، مرورًا بعملية AR(1)، واختتامًا بالنماذج الديناميكية الخطية الطبيعية. إنها حقاً دورة شاملة تلبي احتياجات الممارسين والمبتدئين في هذا المجال.
أهم النقاط الرئيسية للدورة:
- الأسبوع الأول: تقديم مفهوم السلاسل الزمنية وعمليات AR(1). التعرف على دالة الارتباط الذاتي وتقدير المعلمات باستخدام المعاينة القصوى والاستدلال البيزي.
- الأسبوع الثاني: توسيع المفاهيم إلى AR(p) وتطبيق استدلال البايزي.
- الأسبوع الثالث والرابع: شرح نماذج ديناميكية خطية طبيعية وتطبيق تقنيات التصفية والتنبؤ.
- الأسبوع الخامس: مشروع نهائي يتيح للمشاركين فرصة تحليل مجموعة بيانات زمنية باستخدام النماذج الديناميكية.
إن الفهم العميق لهذه المفاهيم يساعد المستفيدين على التعامل مع البيانات الزمنية بفعالية وبأساليب متقدمة مما يمكنهم من اتخاذ قرارات أفضل مدعومة ببيانات دقيقة.
في الختام، أوصي بشدة بمشاركة هذه الدورة لكل من يرغب في تعزيز مهاراته في التحليل الإحصائي، وخاصة في مجال السلاسل الزمنية. إنها فعلاً دورة تستحق الوقت والجهد.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis