Willkommen zum Kurs Advanced Linear Models for Data Science Class 1: Least Squares. 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 eine gewisse Vertrautheit mit beweisbasierter Mathematik - Grundlegende Kenntnisse der Programmiersprache R Nach dem Besuch dieses Kurses verfügen die Teilnehmer über eine solide Grundlage in der linearen Algebra der Regressionsmodellierung. Dies wird das allgemeine Verständnis von Regressionsmodellen für angewandte Datenwissenschaftler erheblich erweitern.
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Fortgeschrittene lineare Modelle für Datenwissenschaft 1: Kleinste Quadrate
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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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Lineare Regression
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Lineare Algebra
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Wir behandeln einige grundlegende Ergebnisse der Matrixalgebra, die wir im Laufe des Kurses benötigen werden. Dazu gehören auch einige grundlegende Vektorableitungen. Darüber hinaus behandeln wir einige grundlegende Anwendungen von Matrizen zur Erstellung von zusammenfassenden Statistiken aus Daten. Dazu gehören das Berechnen und Subtrahieren von Mittelwerten aus Beobachtungen (Zentrierung) sowie das Berechnen der Varianz
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7 Videos4 Lektüren1 Quiz
In diesem Modul behandeln wir die Grundlagen der Regression durch den Ursprung und der linearen Regression. Die Regression durch den Ursprung ist ein interessanter Fall, da man mit ihr die gesamte multivariate Regression aufbauen kann.
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In dieser Vorlesung konzentrieren wir uns auf die lineare Regression, die gängigste Technik zur Untersuchung von unbegründeten linearen Beziehungen.
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Wir gehen nun zu den allgemeinen kleinsten Quadraten über, bei denen eine beliebige vollwertige Designmatrix an ein Vektorergebnis angepasst wird.
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Hier geben wir einige kanonische Beispiele für lineare Modelle, um sie mit Techniken in Verbindung zu bringen, die Sie vielleicht schon verwenden.
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Hier geben wir eine sehr nützliche Art von linearem Modell an, nämlich die Zerlegung eines Signals in eine Basiserweiterung.
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Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
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Geprüft am 9. Jan. 2022
Geprüft am 29. Apr. 2017
Geprüft am 6. Nov. 2017
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