Ce cours présente les modèles de régression linéaire simple et multiple. Ces modèles vous permettent d'évaluer la relation entre les variables d'un ensemble de données et une variable de réponse continue. Existe-t-il une relation entre l'attrait physique d'un professeur et les résultats de l'évaluation de ses étudiants ? Peut-on prédire les résultats d'un enfant en fonction de certaines caractéristiques de sa mère ? Dans ce cours, vous apprendrez la théorie fondamentale de la régression linéaire et, à l'aide d'exemples de données, vous apprendrez à ajuster, examiner et utiliser des modèles de régression pour étudier les relations entre plusieurs variables, en utilisant les logiciels statistiques gratuits R et RStudio.
Régression linéaire et modélisation
Régression linéaire et modélisation
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse de données avec R
Instructeur : Mine Çetinkaya-Rundel
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4.8
(1,745 avis)
niveau Débutant
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Planning flexible
Env. 10 heures
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94%
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Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Régression
- Catégorie : Statistiques Générales
- Catégorie : Résolution de problèmes
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Évaluations
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 (143 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Johns Hopkins University
Illinois Tech
University of Colorado Boulder
Wesleyan University
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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TM
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Révisé le 21 juil. 2020
A great primer on linear regression with labs that help to establish understanding and a project that is focused enough not to be overwhelming, and allows the learner to play around with the concepts
MS
5
Révisé le 20 juin 2018
This was the first course where I started noticing that I'm really learning and was able to apply some of the earned knowledge at work.Totally recommended.
LD
5
Révisé le 14 mai 2020
It has been a great adventure so far. I still greatly appreciate how final projects are constructed that gives us freedom to choose our approach to the problems within the data set.
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