University of Colorado Boulder

Moderne Regressionsanalyse in R

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4

(29 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 45 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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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

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Statistische Modellierung für datenwissenschaftliche Anwendungen
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 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

Lehrkraftbewertungen
4.7 (11 Bewertungen)
Brian Zaharatos
University of Colorado Boulder
3 Kurse11.721 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren

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

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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29 Bewertungen

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DK
5

Geprüft am 29. Apr. 2024

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Häufig gestellte Fragen