University of Michigan
Linear Regression Modeling for Health Data

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University of Michigan

Linear Regression Modeling for Health Data

Philip S. Boonstra
Bhramar Mukherjee

Instructeurs : Philip S. Boonstra

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Expérience recommandée

13 heures pour terminer
3 semaines à 4 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Become knowledgeable about the concept of statistical modeling and the basics of statistical inference

  • Recognize, fit, and interpret a simple linear regression model

  • Develop intuition to fit and interpret a multiple regression model

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Probability And Statistics
  • Catégorie : Linear Regression
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Statistical Model
  • Catégorie : Statistical Modeling
  • Catégorie : Data Analysis

Détails à connaître

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Évaluations

9 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 3 modules dans ce cours

This module gives you a first look at the world of statistical modeling. It begins with a high-level overview of different philosophies on the question of 'what is a statistical model' and introduces you to the core ideas of traditional statistical inference and reasoning. At the end of the module, you will have an introductory understanding of important terms such as 'sample-to-population' (STOP) principle, sampling variation, and measures of statistical uncertainty. You will also get your first look at the ever popular t-test.

Inclus

11 vidéos7 lectures3 devoirs3 sujets de discussion

This module takes you beyond t-test into linear regression. By the end of the module, you will understand how linear regression is a generalization of the t-test.

Inclus

13 vidéos6 lectures4 devoirs2 sujets de discussion

A key reason that linear regression is so powerful is that it allows to adjust for multiple predictors at the same time. In Module 3, you will learn how to fit regression models for multiple predictors. You will see how to interpret the resulting model and how to use it to answer different questions about your data.

Inclus

8 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

Instructeurs

Philip S. Boonstra
University of Michigan
4 Cours2 306 apprenants

Offert par

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