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Variable Selection, Model Validation, Nonlinear Regression
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
20 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Probability And Statistics
- Catégorie : Logistic Regression
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
- Catégorie : R Programming
- Catégorie : Regression Analysis
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10 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
In this module, you will learn the differences between logistic regression and ordinary linear regression, how to obtain the regression parameters using the maximum likelihood method, and use R to compute the estimators of a linear regression model and give a probabilistic prediction of Y=1 given X=x’s. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let’s get started!
Inclus
7 vidéos4 lectures3 devoirs1 sujet de discussion
In this module, you will learn the difference between Poisson regression and ordinary linear regression, how to obtain the regression parameters using the maximum likelihood method, use R to compute the estimators of a Poisson regression model and the generalized linear model, and the similarities between the linear, logistic, and Poisson regressions. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let’s get started!
Inclus
6 vidéos3 lectures3 devoirs
In this module, you will learn how to modify the ordinary least squares method to make the regression model more robust to the effect of outliers and use R to compute the robust regression parameters using different M-estimators and perform model validations involving logistic regression. There is a lot to read, watch, and consume in this module so, let’s get started!
Inclus
7 vidéos4 lectures3 devoirs
This module contains the summative course assessment that has been designed to evaluate your understanding of the course material and assess your ability to apply the knowledge you have acquired throughout the course.
Inclus
1 devoir
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probability and Statistics
Duke University
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Felipe M.
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