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.
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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
29 508 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
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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.
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Dans ce cours, nous nous concentrerons sur la régression linéaire, la technique la plus courante pour étudier les relations linéaires non fondées.
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Nous passons maintenant aux moindres carrés généraux où une matrice de conception arbitraire de plein rang est ajustée à un résultat vectoriel.
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Instructeur
Offert par
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Avis des étudiants
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