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Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis In the ever-evolving field of data science, mastering time series analysis is crucial for making informed decisions based on temporal data. If you’re a practicing or aspiring…
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis 皆さん、こんにちは！今日はCourseraで提供されている「Bayesian Statistics: Time Series Analysis」というコースについてお話しします。このコースは、データサイエンティストや統計学者を目指す方々に向けて設計されており、ベイジアン統計学の基礎を深く理解できる機会を提供してくれます。 このコースは、4つのコースからなるシリーズの第4部であり、以前の「Bayesian Statistics: From Concept to Data Analysis」、「Techniques and Models」、そして「Mixture models」に基づいています。そのため、受講者は事前にこれらのコースを履修していることが望ましいです。 特に、時間系列分析は、時間的に関連する変数のシーケンス間の依存関係をモデル化することに焦点を当てています。このコースの成功には、微積分を基盤とした確率論の知識が求められます。 シラバス紹介 第1週: 時間系列とAR(1)プロセスの紹介このモジュールでは、定常時間系列プロセス、自己相関関数、AR(1)プロセスについて定義し、最大尤度法とベイジアン推論を通じてパラメータ推定についても学びます。 第2週: AR(p)プロセス第1週で学んだAR(1)プロセスの概念を一般化したAR(p)プロセスについて学び、最大尤度推定とベイジアン事後推論について議論します。 第3週: 正規動的線形モデル、パートIここでは、正規動的線形モデル(NDLM)の定義といくつかの例を通じてその構築方法を学びます。ベイジアンフィルタリング、スムージング、予測方法が説明されます。 第4週: 正規動的線形モデル、パートII第3週の続きとして、さらに詳細に学びます。 第5週: 最終プロジェクトこの最終プロジェクトでは、正規動的線形モデルを用いてGoogleトレンドからダウンロードした時間系列データセットを分析します。…