Lineare Modelle setzen, wie der Name schon sagt, ein Ergebnis mit einer Reihe von Prädiktoren von Interesse unter Verwendung linearer Annahmen in Beziehung. Regressionsmodelle, eine Untergruppe der linearen Modelle, sind das wichtigste statistische Analyseinstrument im Werkzeugkasten eines Datenwissenschaftlers. Dieser Kurs befasst sich mit der Regressionsanalyse, den kleinsten Quadraten und der Inferenz mit Regressionsmodellen. Spezialfälle des Regressionsmodells, ANOVA und ANCOVA werden ebenfalls behandelt. Die Analyse von Residuen und Variabilität wird untersucht. Der Kurs behandelt moderne Überlegungen zur Modellauswahl und neue Anwendungen von Regressionsmodellen, einschließlich der Glättung von Streudiagrammen.
Regressionsmodelle
Regressionsmodelle
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Brian Caffo, PhD
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Was Sie lernen werden
Verwenden Sie Regressionsanalyse, kleinste Quadrate und Inferenz
Verstehen Sie die ANOVA und ANCOVA Modellfälle
Untersuchen Sie die Analyse von Residuen und Variabilität
Beschreiben Sie neuartige Anwendungen von Regressionsmodellen wie die Streudiagramm-Glättung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Mathematische Modellierung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Statistische Inferenz
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Diese Woche konzentrieren wir uns auf kleinste Quadrate und lineare Regression.
Das ist alles enthalten
9 Videos11 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
Diese Woche werden wir den Rest der linearen Regression durcharbeiten und uns dann dem ersten Teil der multivariablen Regression zuwenden.
Das ist alles enthalten
10 Videos5 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
In dieser Woche bauen wir auf der Einführung in die multivariable Regression von letzter Woche mit einigen Beispielen auf und behandeln dann Residuen, Diagnostik, Varianzinflation und Modellvergleich.
Das ist alles enthalten
14 Videos5 Lektüren2 Aufgaben3 Programmieraufgaben
Diese Woche werden wir uns mit verallgemeinerten linearen Modellen beschäftigen, einschließlich binärer Ergebnisse und Poisson-Regression.
Das ist alles enthalten
7 Videos6 Lektüren1 Aufgabe4 Programmieraufgaben1 peer review
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Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Bewertungen von Lernenden
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DJ
5
Geprüft am 2. Aug. 2017
Great introductory course on Regression Models. Super practical and well explained. Definitely doing the exercises and final project is a must to get all the learnings!
VS
5
Geprüft am 23. Apr. 2018
Great course to get the basics on Linear Models and Inference. Great Introduction to Logistic Regression and Poisson Regression. Good emphasis in Diagnostics of the main assumptions
SR
5
Geprüft am 4. Jan. 2022
One Star for the Video Lecture, One star for the free E-book, one star for the swirl lesson and two star for the video solutions of the exercises from the ebook (posted in youtube). Thank you.
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