This course is best suited for individuals who have a technical background in mathematics/statistics/computer science/engineering pursuing a career change to jobs or industries that are data-driven such as finance, retain, tech, healthcare, government and many more. The opportunity is endless.
Model Diagnostics and Remedial Measures
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
19 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Préparer un diplôme
Ce que vous apprendrez
Describe the assumptions of the linear regression models.
Use diagnostic plots to detect violations of the assumptions of a linear regression model.
Perform variable selections and model validations.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probability And Statistics
- Catégorie : Linear Regression
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Regression Analysis
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
11 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 3 modules dans ce cours
Welcome to Model Diagnostics and Remediation Measures! In this course, we will cover the topics of: Regression Diagnostics, Variance Stabilizing Transformations, Box-Cox Transformation, Transformations to Linearized the Model, Weighted Least Squares, Autocorrelation, Multicollinearity, Variable Selection and Model Validation. In Module 1, we will cover four topics including: Regression Diagnostics, Variance Stabilizing Transformations, Box-Cox Transformation and Transformations to Linearize the model. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let’s get started!
Inclus
9 vidéos6 lectures5 devoirs1 sujet de discussion
Welcome to Module 2 – This module will cover four topics including: Weighted Least Squares, Autocorrelation, Multicollinearity, and Variable Selection and Model Validation. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let’s get started!
Inclus
12 vidéos6 lectures5 devoirs
Inclus
1 devoir
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probability and Statistics
University of Michigan
University of California, Davis
Préparer un diplôme
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