Dieser Kurs vermittelt eine Reihe grundlegender statistischer Modellierungswerkzeuge für die Datenwissenschaft. Insbesondere werden die Studenten in die Methoden, die Theorie und die Anwendungen linearer statistischer Modelle eingeführt. Dabei werden die Themen Parameterschätzung, Residualdiagnose, Anpassungsgüte und verschiedene Strategien zur Variablenauswahl und zum Modellvergleich behandelt. Auch der Missbrauch von statistischen Modellen und die ethischen Implikationen eines solchen Missbrauchs werden behandelt. Dieser Kurs kann im Rahmen des Master of Science in Data Science (MS-DS) der CU Boulder, der auf der Coursera-Plattform angeboten wird, angerechnet werden. Der MS-DS ist ein interdisziplinärer Studiengang, der Dozenten aus den Fachbereichen Angewandte Mathematik, Informatik, Informationswissenschaften und anderen Bereichen der CU Boulder zusammenbringt. Da die Zulassung leistungsabhängig ist und es kein Bewerbungsverfahren gibt, ist der MS-DS ideal für Personen mit einem breiten Spektrum an grundständiger Ausbildung und/oder Berufserfahrung in Informatik, Informationswissenschaft, Mathematik und Statistik. Erfahren Sie mehr über das MS-DS-Programm unter https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder. Logo angepasst von Foto von Vincent Ledvina auf Unsplash
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Moderne Regressionsanalyse in R
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Statistische Modellierung für datenwissenschaftliche Anwendungen
Dozent: Brian Zaharatos
6.965 bereits angemeldet
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enthalten
(29 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Einige empfohlene Praktiken für ethisches Verhalten und Kommunikation in der Statistik und Datenwissenschaft zu formulieren.
Interpretieren Sie wichtige Komponenten des MLR-Modells, einschließlich der "systematischen" und "zufälligen" Komponenten des Modells.
Beschreiben und implementieren Sie testbasierte Verfahren für die Modellauswahl und wählen Sie ein "bestes" Modell auf der Grundlage eines bestimmten Verfahrens aus.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Lineares Modell
- Kategorie: regression
- Kategorie: R-Programmierung
- Kategorie: Statistisches Modell
Wichtige Details
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11 Quizzes
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
In diesem Modul werden wir den grundlegenden konzeptionellen Rahmen für die statistische Modellierung im Allgemeinen und für lineare Regressionsmodelle im Besonderen vorstellen.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Lektüren2 Quizzes2 Programmieraufgaben1 peer review1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden wir lernen, wie man lineare Regressionsmodelle mit Hilfe der kleinsten Quadrate anpasst. Wir werden auch die Eigenschaften der kleinsten Quadrate untersuchen und einige Metriken zur Anpassungsgüte von linearen Regressionsmodellen beschreiben.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden wir die Anwendungen der linearen Regressionsmodellierung zur Rechtfertigung von Rückschlüssen von Stichproben auf Populationen untersuchen.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre2 Quizzes1 Programmieraufgabe2 peer reviews1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden wir herausfinden, wie Modelle zukünftige Werte vorhersagen und Intervallschätzungen für diese Werte konstruieren können. Wir werden auch die Beziehung zwischen statistischer Modellierung und kausalen Erklärungen untersuchen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Quiz1 Programmieraufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden wir lernen, wie man Probleme mit der Anpassung eines linearen Regressionsmodells diagnostiziert. Insbesondere werden wir formale Tests und Visualisierungen verwenden, um zu entscheiden, ob ein lineares Modell für die vorliegenden Daten geeignet ist.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden wir Methoden zur Modellauswahl und Modellverbesserung untersuchen. Insbesondere lernen wir, wann und wie Modellauswahltechniken wie Vorwärts- und Rückwärtsselektion sowie kriterienbasierte Methoden anzuwenden sind, und wir erfahren etwas über das Problem der Multikollinearität (auch Kollinearität genannt).
Das ist alles enthalten
10 Videos2 Quizzes1 Programmieraufgabe1 peer review1 Unbewertetes Labor
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
Johns Hopkins University
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 29. Apr. 2024
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Häufig gestellte Fragen
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