Illinois Tech
Variable Selection, Model Validation, Nonlinear Regression

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Illinois Tech

Variable Selection, Model Validation, Nonlinear Regression

Kiah Ong

Dozent: Kiah Ong

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 20 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Stufe Mittel

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3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Probability And Statistics
  • Kategorie: Logistic Regression
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: R Programming
  • Kategorie: Regression Analysis

Wichtige Details

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10 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In this module, you will learn the differences between logistic regression and ordinary linear regression, how to obtain the regression parameters using the maximum likelihood method, and use R to compute the estimators of a linear regression model and give a probabilistic prediction of Y=1 given X=x’s. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let’s get started!

Das ist alles enthalten

7 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

In this module, you will learn the difference between Poisson regression and ordinary linear regression, how to obtain the regression parameters using the maximum likelihood method, use R to compute the estimators of a Poisson regression model and the generalized linear model, and the similarities between the linear, logistic, and Poisson regressions. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let’s get started!

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6 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

In this module, you will learn how to modify the ordinary least squares method to make the regression model more robust to the effect of outliers and use R to compute the robust regression parameters using different M-estimators and perform model validations involving logistic regression. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let’s get started!

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7 Videos4 Lektüren3 Aufgaben

This module contains the summative course assessment that has been designed to evaluate your understanding of the course material and assess your ability to apply the knowledge you have acquired throughout the course.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe

Dozent

Kiah Ong
Illinois Tech
3 Kurse1.666 Lernende

von

Illinois Tech

Empfohlen, wenn Sie sich für Probability and Statistics interessieren

Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen