Les modèles linéaires, comme leur nom l'indique, établissent une relation entre un résultat et un ensemble de prédicteurs d'intérêt en utilisant des hypothèses linéaires. Les modèles de régression, un sous-ensemble de modèles linéaires, constituent l'outil d'analyse statistique le plus important dans la boîte à outils d'un scientifique des données. Ce cours couvre l'analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence à l'aide de modèles de régression. Les cas particuliers du modèle de régression, l'ANOVA et l'ANCOVA seront également abordés. L'analyse des résidus et de la variabilité sera étudiée. Le cours couvrira la pensée moderne sur la sélection des modèles et les nouvelles utilisations des modèles de régression, y compris le lissage des nuages de points.
Modèles de régression
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Brian Caffo, PhD
147 763 déjà inscrits
Inclus avec 
(3,359 avis)
Ce que vous apprendrez
Utiliser l'analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence
Comprendre les cas de modèles ANOVA et ANCOVA
Étudier l'analyse des résidus et de la variabilité
Décrire les nouvelles utilisations des modèles de régression, telles que le lissage du nuage de points
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Sélection du modèle
- Catégorie : Modèle linéaire généralisé
- Catégorie : Régression linéaire
- Catégorie : Analyse de régression
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5 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, nous nous concentrons sur les moindres carrés et la régression linéaire.
Inclus
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Cette semaine, nous aborderons le reste de la régression linéaire, puis la première partie de la régression multivariable.
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Cette semaine, nous nous appuierons sur l'introduction à la régression multivariable de la semaine dernière avec quelques exemples, puis nous aborderons les résidus, les diagnostics, l'inflation de la variance et la comparaison des modèles.
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Instructeurs
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Révisé le 21 mars 2019
Really Fun Course. There is a lot to learn in this topic and this could be studied for a lifetime. I feel like I could apply this to discover solutions for issues at work.
Révisé le 15 oct. 2017
It is very interesting, however is difficult to follow the math explanations, it could be more easy with practical examples.... like the final assignment, it was difficult to me.
Révisé le 25 mai 2018
I appreciate coefficients interpretation and variance influence to choose among models.
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