Duke University
Régression linéaire et modélisation
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Régression linéaire et modélisation

Mine Çetinkaya-Rundel

Instructeur : Mine Çetinkaya-Rundel

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Inclus avec Coursera Plus

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4.8

(1,725 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
Planning flexible
Env. 10 heures
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Statistiques
  • Catégorie : Régression linéaire
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Analyse de régression

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8 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

Ce court module présente les bases des spécialisations et des cours Coursera en général, cette spécialisation : Statistics with R, et ce cours : Régression linéaire et modélisation. Veuillez prendre quelques minutes pour les parcourir. Merci de nous rejoindre dans ce cours !

Inclus

1 vidéo2 lectures

Cette semaine, nous vous présenterons la régression linéaire. Beaucoup d'entre vous connaissent peut-être la régression pour l'avoir lue dans les journaux, où des graphiques avec des lignes droites sont superposés à des diagrammes de dispersion. Les modèles linéaires peuvent être utilisés à des fins de prédiction ou pour évaluer s'il existe une relation linéaire entre deux variables numériques.

Inclus

8 vidéos3 lectures2 devoirs

Bienvenue à la deuxième semaine ! Au cours de cette semaine, nous étudierons les valeurs aberrantes, l'inférence dans la régression linéaire et le partage de la variabilité. Profitez de cette semaine pour renforcer votre compréhension de la régression linéaire. N'oubliez pas de poster vos questions, préoccupations et suggestions dans le forum de discussion !

Inclus

3 vidéos5 lectures3 devoirs

Cette semaine, nous explorerons la régression multiple, qui nous permet de modéliser des variables de réponse numériques à l'aide de prédicteurs multiples (numériques et catégoriels). Nous aborderons également l'inférence pour la régression linéaire multiple, la sélection de modèles et les diagnostics de modèles. Cette semaine comprend également un projet final. Vous utiliserez l'ensemble des données fournies pour répondre à une question d'analyse de données et rédiger un rapport à ce sujet. Veuillez lire les instructions du projet pour réaliser cette auto-évaluation.

Inclus

7 vidéos6 lectures3 devoirs

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.9 (137 évaluations)
Mine Çetinkaya-Rundel
Duke University
9 Cours400 071 apprenants

Offert par

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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Avis des étudiants

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AN
5

Révisé le 12 sept. 2020

AN
4

Révisé le 11 déc. 2018

ID
4

Révisé le 21 oct. 2023

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