University of Michigan
Linear Regression Modeling for Health Data

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University of Michigan

Linear Regression Modeling for Health Data

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Science for Health Research

Unterrichtet auf Englisch

Philip S. Boonstra
Bhramar Mukherjee

Dozenten: Philip S. Boonstra

Bei Coursera Plus enthalten

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

13 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Become knowledgeable about the concept of statistical modeling and the basics of statistical inference

  • Recognize, fit, and interpret a simple linear regression model

  • Develop intuition to fit and interpret a multiple regression model

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Probability And Statistics
  • Kategorie: Linear Regression
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Statistical Model
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Data Analysis

Wichtige Details

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9 Quizzes

Kurs

Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

13 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Science for Health Research
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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In diesem Kurs gibt es 3 Module

This module gives you a first look at the world of statistical modeling. It begins with a high-level overview of different philosophies on the question of 'what is a statistical model' and introduces you to the core ideas of traditional statistical inference and reasoning. At the end of the module, you will have an introductory understanding of important terms such as 'sample-to-population' (STOP) principle, sampling variation, and measures of statistical uncertainty. You will also get your first look at the ever popular t-test.

Das ist alles enthalten

11 Videos7 Lektüren3 Quizzes3 Diskussionsthemen

This module takes you beyond t-test into linear regression. By the end of the module, you will understand how linear regression is a generalization of the t-test.

Das ist alles enthalten

13 Videos6 Lektüren4 Quizzes2 Diskussionsthemen

A key reason that linear regression is so powerful is that it allows to adjust for multiple predictors at the same time. In Module 3, you will learn how to fit regression models for multiple predictors. You will see how to interpret the resulting model and how to use it to answer different questions about your data.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Lektüren2 Quizzes1 Diskussionsthema

Dozenten

Philip S. Boonstra
University of Michigan
4 Kurse1.903 Lernende

von

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