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
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Modèles de régression
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Brian Caffo, PhD
152 188 déjà inscrits
Inclus avec
3,375 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 : Regression Analysis
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Probability & Statistics
- Catégorie : Logistic Regression
- Catégorie : Statistical Modeling
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Instructeurs
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Statut : Essai gratuitWesleyan University
Statut : Essai gratuitDuke University
Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
Statut : Essai gratuit
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
64,34 %
- 4 stars
22,85 %
- 3 stars
7,55 %
- 2 stars
2,96 %
- 1 star
2,28 %
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Révisé le 9 févr. 2016
This was a tough class covering a lot of material. The last week on logistic regression completely lost me. If you're new to stats like me you might want to take it more than once.
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 avr. 2021
I have been involved with regression models for a long time.I was amazed on the capabilities that have been developed in R. I think that an open Source software is the way to build knowledge
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