Johns Hopkins University
Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle

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Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5

(96 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 5 Stunden
3 Wochen bei 1 Stunde pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Fortgeschrittene Statistik für Data Science
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Modul behandeln wir die Grundlagen des Kurses sowie die Voraussetzungen. Anschließend behandeln wir die Grundlagen der Erwartungswerte für multivariate Vektoren. Wir schließen mit den Momenteneigenschaften der gewöhnlichen Kleinste-Quadrate-Schätzungen ab.

Das ist alles enthalten

7 Videos3 Lektüren1 Aufgabe

In diesem Modul bauen wir die multivariate und singuläre Normalverteilung auf, indem wir mit iid-Normalen beginnen.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

In diesem Modul erstellen wir die grundlegenden Verteilungsergebnisse, die wir in der multivariablen Regression sehen.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In diesem Modul werden wir die Residuen erneut betrachten und ihre Verteilungsergebnisse berücksichtigen. Wir betrachten auch die so genannten PRESS-Residuen und zeigen, wie sie ohne Neuanpassung des Modells berechnet werden können.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.7 (15 Bewertungen)
Brian Caffo, PhD
Johns Hopkins University
30 Kurse1.634.648 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.“

Bewertungen von Lernenden

Zeigt 3 von 96

4.5

96 Bewertungen

  • 5 stars

    68,75 %

  • 4 stars

    21,87 %

  • 3 stars

    5,20 %

  • 2 stars

    3,12 %

  • 1 star

    1,04 %

RL
5

Geprüft am 13. Jan. 2023

SJ
4

Geprüft am 6. Aug. 2020

SM
5

Geprüft am 2. Apr. 2020

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Häufig gestellte Fragen