Willkommen zum Kurs Advanced Linear Models for Data Science Class 2: Statistical Linear Models. Dieser Kurs ist eine Einführung in die kleinsten Quadrate aus einer linearen algebraischen und mathematischen Perspektive. Bevor Sie mit dem Kurs beginnen, sollten Sie Folgendes mitbringen: - Grundlegende Kenntnisse der linearen Algebra und der multivariaten Infinitesimalrechnung - Grundlegende Kenntnisse der Statistik und von Regressionsmodellen - Zumindest ein wenig Vertrautheit mit beweisbasierter Mathematik - Grundlegende Kenntnisse der Programmiersprache R Nach dem Besuch dieses Kurses verfügen die Teilnehmer über eine solide Grundlage in der linearen algebraischen Behandlung der Regressionsmodellierung. Dies wird das allgemeine Verständnis von Regressionsmodellen für angewandte Datenwissenschaftler erheblich erweitern.
Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 2: Statistische lineare Modelle
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Fortgeschrittene Statistik für Data Science
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Brian Caffo, PhD
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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.
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In diesem Modul bauen wir die multivariate und singuläre Normalverteilung auf, indem wir mit iid-Normalen beginnen.
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In diesem Modul erstellen wir die grundlegenden Verteilungsergebnisse, die wir in der multivariablen Regression sehen.
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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.
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Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of Colorado Boulder
Johns Hopkins University
University of Colorado System
Johns Hopkins University
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Geprüft am 13. Jan. 2023
Geprüft am 2. Apr. 2020
Geprüft am 12. Okt. 2019
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