标签： 动态线性模型

课程链接: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis

作为数据科学和统计学领域的从业者，掌握时间序列分析技能至关重要。Coursera上的《Bayesian Statistics: Time Series Analysis》是一门专为实践者设计的高质量课程，适合有一定基础的学员进一步深入学习贝叶斯统计在时间序列中的应用。课程内容丰富，涵盖了从基础的AR(1)模型到多阶自回归模型，以及动态线性模型的理论与实践。每周的课程设计紧凑且具有实践性，通过实例演示帮助学员理解模型的参数估计、贝叶斯推断、滤波和预测方法。课程的亮点在于通过真实数据（如谷歌趋势数据）进行项目实践，极大提升实际操作能力。无论你是想提升数据建模技巧，还是希望在统计分析中加入贝叶斯思想，这门课程都值得一试。建议具有微积分基础的学员报名，系统学习后定能在时间序列分析领域有所突破。

课程链接: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis

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作为数据科学家和统计学爱好者，掌握时间序列分析技能至关重要。Coursera 提供的【贝叶斯统计：时间序列分析】课程，专为实践者量身打造，系统介绍了贝叶斯统计在时间序列中的应用。课程内容丰富，从基础的AR(1)模型到更复杂的AR(p)模型，再到动态线性模型（NDLMs），涵盖了时间序列依赖关系的建模、参数估计以及贝叶斯推断方法。每周课程配合实用的案例和练习，尤其是最后的项目，利用Google趋势数据进行分析，实战性强，非常适合想深入学习时间序列分析的学员。课程要求学员具有微积分概率基础，非常适合已有一定统计基础的学习者。强烈推荐给希望提升数据建模能力、增强统计推断技能的你，不论是科研还是行业应用，都能收获颇丰。

课程链接: https://www.coursera.org/learn/bayesian-statistics-time-series-analysis