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.
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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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Dans ce module, nous construisons la distribution normale multivariée et singulière en commençant par les normales iid.
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Dans ce module, nous reviendrons sur les résidus et examinerons leurs résultats en termes de distribution. Nous examinerons également les résidus dits de PRESS et montrerons comment ils peuvent être calculés sans réajustement du modèle.
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Instructeur
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Sungkyunkwan University
Imperial College London
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Avis des étudiants
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