This course introduces simple and multiple linear regression models. These models allow you to assess the relationship between variables in a data set and a continuous response variable. Is there a relationship between the physical attractiveness of a professor and their student evaluation scores? Can we predict the test score for a child based on certain characteristics of his or her mother? In this course, you will learn the fundamental theory behind linear regression and, through data examples, learn to fit, examine, and utilize regression models to examine relationships between multiple variables, using the free statistical software R and RStudio.
Linear Regression and Modeling
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Linear Regression and Modeling
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Analysis with R
Dozent: Mine Çetinkaya-Rundel
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Stufe Anfänger
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Linear Regression
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Regression Analysis
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This short module introduces basics about Coursera specializations and courses in general, this specialization: Statistics with R, and this course: Linear Regression and Modeling. Please take several minutes to browse them through. Thanks for joining us in this course!
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1 Video2 Lektüren
In this week we’ll introduce linear regression. Many of you may be familiar with regression from reading the news, where graphs with straight lines are overlaid on scatterplots. Linear models can be used for prediction or to evaluate whether there is a linear relationship between two numerical variables.
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8 Videos3 Lektüren2 Aufgaben
Welcome to week 2! In this week, we will look at outliers, inference in linear regression and variability partitioning. Please use this week to strengthen your understanding on linear regression. Don't forget to post your questions, concerns and suggestions in the discussion forum!
Das ist alles enthalten
3 Videos5 Lektüren3 Aufgaben
In this week, we’ll explore multiple regression, which allows us to model numerical response variables using multiple predictors (numerical and categorical). We will also cover inference for multiple linear regression, model selection, and model diagnostics. There is also a final project included in this week. You will use the data set provided to complete and report on a data analysis question. Please read the project instructions to complete this self-assessment.
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7 Videos6 Lektüren3 Aufgaben
Dozent
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Häufig gestellte Fragen
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