Lineare Modelle setzen, wie der Name schon sagt, ein Ergebnis mit einer Reihe von Prädiktoren von Interesse unter Verwendung linearer Annahmen in Beziehung. Regressionsmodelle, eine Untergruppe der linearen Modelle, sind das wichtigste statistische Analyseinstrument im Werkzeugkasten eines Datenwissenschaftlers. Dieser Kurs befasst sich mit der Regressionsanalyse, den kleinsten Quadraten und der Inferenz mit Regressionsmodellen. Spezialfälle des Regressionsmodells, ANOVA und ANCOVA werden ebenfalls behandelt. Die Analyse von Residuen und Variabilität wird untersucht. Der Kurs behandelt moderne Überlegungen zur Modellauswahl und neue Anwendungen von Regressionsmodellen, einschließlich der Glättung von Streudiagrammen.
Regressionsmodelle
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Regressionsmodelle
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Dozenten: Brian Caffo, PhD
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Es dauert 53 Stunden
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Was Sie lernen werden
Verwenden Sie Regressionsanalyse, kleinste Quadrate und Inferenz
Verstehen Sie die ANOVA und ANCOVA Modellfälle
Untersuchen Sie die Analyse von Residuen und Variabilität
Beschreiben Sie neuartige Anwendungen von Regressionsmodellen wie die Streudiagramm-Glättung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Modellauswahl
- Kategorie: Verallgemeinertes lineares Modell
- Kategorie: Lineare Regression
- Kategorie: Regressionsanalyse
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Diese Woche konzentrieren wir uns auf kleinste Quadrate und lineare Regression.
Das ist alles enthalten
9 Videos11 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
Diese Woche werden wir den Rest der linearen Regression durcharbeiten und uns dann dem ersten Teil der multivariablen Regression zuwenden.
Das ist alles enthalten
10 Videos5 Lektüren1 Aufgabe3 Programmieraufgaben
In dieser Woche bauen wir auf der Einführung in die multivariable Regression von letzter Woche mit einigen Beispielen auf und behandeln dann Residuen, Diagnostik, Varianzinflation und Modellvergleich.
Das ist alles enthalten
14 Videos5 Lektüren2 Aufgaben3 Programmieraufgaben
Diese Woche werden wir uns mit verallgemeinerten linearen Modellen beschäftigen, einschließlich binärer Ergebnisse und Poisson-Regression.
Das ist alles enthalten
7 Videos6 Lektüren1 Aufgabe4 Programmieraufgaben1 peer review
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
4.5 (105 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik interessieren
University of Michigan
Macquarie University
Johns Hopkins University
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Felipe M.
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Geprüft am 3. Jan. 2022
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Geprüft am 28. Feb. 2017
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Geprüft am 6. Okt. 2016
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