Bienvenue au cours de Modèles linéaires avancés pour la science des données 1 : Moindres carrés. Ce cours est une introduction aux moindres carrés du point de vue de l'algèbre linéaire et des mathématiques. Avant de commencer le cours, assurez-vous d'avoir les connaissances suivantes : - Une compréhension de base de l'algèbre linéaire et du calcul à plusieurs variables - Une compréhension de base des statistiques et des modèles de régression - Au moins une petite familiarité avec les mathématiques basées sur la preuve - Une connaissance de base du langage de programmation R Après avoir suivi ce cours, les étudiants auront une base solide dans le traitement algébrique linéaire de la modélisation de la régression. Cela améliorera considérablement la compréhension générale des modèles de régression par les scientifiques des données appliquées.
Modèles linéaires avancés pour la science des données 1 : Moindres carrés
Ce cours fait partie de Spécialisation Statistiques avancées pour la science des données
Instructeur : Brian Caffo, PhD
29 589 déjà inscrits
Inclus avec 
(187 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Régression linéaire
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Algèbre linéaire
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Il y a 6 modules dans ce cours
Nous abordons quelques résultats de base de l'algèbre matricielle dont nous aurons besoin tout au long du cours. Cela inclut quelques dérivées vectorielles de base. En outre, nous abordons quelques utilisations de base des matrices pour créer des statistiques sommaires à partir de données. Cela inclut le calcul et la soustraction des moyennes des observations (centrage) ainsi que le calcul de la variance
Inclus
7 vidéos4 lectures1 devoir
Dans ce module, nous couvrons les bases de la régression par l'origine et de la régression linéaire. La régression par l'origine est un cas intéressant, car elle permet de construire toute la régression multivariée.
Inclus
6 vidéos2 lectures1 devoir
Dans ce cours, nous nous concentrerons sur la régression linéaire, la technique la plus courante pour étudier les relations linéaires non fondées.
Inclus
8 vidéos2 lectures1 devoir
Nous passons maintenant aux moindres carrés généraux où une matrice de conception arbitraire de plein rang est ajustée à un résultat vectoriel.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir
Nous donnons ici quelques exemples canoniques de modèles linéaires afin de les relier aux techniques que vous utilisez peut-être déjà.
Inclus
4 vidéos1 devoir
Nous présentons ici un type de modèle linéaire très utile, qui consiste à décomposer un signal en une expansion de base.
Inclus
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Avis des étudiants
187 avis
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Révisé le 29 avr. 2017
Good mathematical rigour for the analysis of linear models. Builds some good intuition for the geometry of least squares which helps in model result interpretation.
Révisé le 26 sept. 2016
chapter on bases showing four equivalent forms was brilliant! Hoping to learn BLUE, GAMs in part 2.
Révisé le 6 nov. 2017
Great, detailed walk-through of least squares. Linear Algebra is a must for this course. To follow the last part requires knowledge of matrix (eigen?)decomposition, which derailed me somewhat.
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