University of Colorado Boulder

Analyse de régression moderne en R

Brian Zaharatos

Instructeur : Brian Zaharatos

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Ce que vous apprendrez

  • Formulez quelques pratiques recommandées pour un comportement et une communication éthiques dans le domaine des statistiques et de la science des données.

  • Interpréter les composantes importantes du modèle MLR, y compris les composantes "systématiques" et "aléatoires" du modèle.

  • Décrire et mettre en œuvre des procédures de sélection de modèles basées sur des tests et sélectionner un "meilleur" modèle sur la base d'une procédure donnée.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Modèle linéaire
  • Catégorie : régression
  • Catégorie : La programmation en R
  • Catégorie : Modèle statistique

Détails à connaître

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Modélisation statistique pour les applications de la science des données
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 6 modules dans ce cours

Dans ce module, nous introduirons le cadre conceptuel de base de la modélisation statistique en général, et des modèles de régression linéaire en particulier.

Inclus

8 vidéos3 lectures2 quizzes2 devoirs de programmation1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

Dans ce module, nous apprendrons à ajuster des modèles de régression linéaire avec les moindres carrés. Nous étudierons également les propriétés des moindres carrés et décrirons quelques mesures de qualité d'ajustement pour les modèles de régression linéaire.

Inclus

9 vidéos2 quizzes1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté

Dans ce module, nous étudierons l'utilisation de la modélisation de la régression linéaire pour justifier les inférences entre les échantillons et les populations.

Inclus

8 vidéos1 lecture2 quizzes1 devoir de programmation2 évaluations par les pairs1 laboratoire non noté

Dans ce module, nous verrons comment les modèles peuvent prédire des valeurs futures et construire des estimations d'intervalles pour ces valeurs. Nous explorerons également la relation entre la modélisation statistique et les explications causales.

Inclus

6 vidéos1 quiz1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté

Dans ce module, nous apprendrons à diagnostiquer les problèmes d'ajustement d'un modèle de régression linéaire. En particulier, nous utiliserons des tests formels et des visualisations pour décider si un modèle linéaire est approprié pour les données en question.

Inclus

6 vidéos2 quizzes1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté

Dans ce module, nous étudierons les méthodes de sélection et d'amélioration des modèles. En particulier, nous apprendrons quand et comment appliquer les techniques de sélection de modèles telles que la sélection en amont et la sélection en aval, les méthodes basées sur des critères, et nous nous familiariserons avec le problème de la multicollinéarité (également appelée colinéarité).

Inclus

10 vidéos2 quizzes1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs1 laboratoire non noté

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.7 (11 évaluations)
Brian Zaharatos
University of Colorado Boulder
3 Cours11 737 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probabilités et Statistiques

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Felipe M.
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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.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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DK
5

Révisé le 29 avr. 2024

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