Bienvenue à la classe 2 de Modèles linéaires avancés pour la science des données : Modèles linéaires statistiques. 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 2 : Modèles linéaires statistiques
Ce cours fait partie de Spécialisation Statistiques avancées pour la science des données
Instructeur : Brian Caffo, PhD
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous couvrons les bases du cours ainsi que les prérequis. Nous couvrons ensuite les bases des valeurs attendues pour les vecteurs multivariés. Nous terminons par les propriétés des moments des estimations des moindres carrés ordinaires.
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Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probabilités et Statistiques
Johns Hopkins University
University of Colorado Boulder
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Avis des étudiants
96 avis
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Révisé le 13 janv. 2023
Great !!! Learning time and I enjoy the math side of it...
Révisé le 6 août 2020
This course is very powerfull for statistical linear
Révisé le 12 oct. 2019
It is a very good course for any statistics to learn and have a sweet tastes of math and its behind functionality on data.
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