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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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: Probability & Statistics
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Logistic Regression
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Felipe M.
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Jennifer J.
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SC
Geprüft am 14. März 2017
Good course on the theories behind regression, followed by significant applications and how to use them in R. Lectures are very dry, but the information within them is very useful.
DJ
Geprüft am 1. Aug. 2017
Great introductory course on Regression Models. Super practical and well explained. Definitely doing the exercises and final project is a must to get all the learnings!
JV
Geprüft am 15. Okt. 2017
It is very interesting, however is difficult to follow the math explanations, it could be more easy with practical examples.... like the final assignment, it was difficult to me.
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