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UC Berkeley STAT153/248

UC Berkeley STAT153/248：Introduction to Time Series（2026 春）

按周次课程材料学习时间序列分析。

打开官方课程
难度
见前置条件
形式
大学课程
语言
英文
规模
26 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

学完你能

  • 按周次课程材料学习时间序列分析

适合你吗

适合

已具备概率、回归与统计推断基础，想系统学习时间序列的学习者。

暂不适合

前置知识不足、需要作业批改或学分证书的人：公开旁听一般不含批改、考试和证书，部分视频也可能不公开。

需要先会

建议先具备：概率、回归与统计推断（本站建议）。正式选课要求见原站 syllabus。

课程特点

内容侧重
按内容目录判断
练习与项目
每周 Lab 1–13；Lab 8/13 为考试复习。DataHub notebook 需要 Berkeley 账号；无账号时先使用公开 lecture notebook 和讲义，不能声明已获得校内运行权限。 课程 DataHub notebook 需要 Berkeley 账号。无账号可以阅读公开 lecture notebook；独立 Python 环境不是 DataHub 授权的替代。先运行 NumPy/SciPy 绘图检查，再按具体 notebook 导入补齐依赖；不预设所有时序分析包已经可用。
学习时长
26 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。
内容费用
免费每讲讲义与课堂笔记本在课程网站公开免费；实验在 Berkeley DataHub 上运行需校内账号

来源与使用须知

原始资源
UC Berkeley STAT153/248 收录版本：2026 春
收录时间
本站首次收录 2026-10-10

版权与转载

  • CC BY 4.0：可转载和改编，需署名；适用范围以原站说明为准，第三方材料可能另有条款。原站说明
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