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.
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Modèles de régression
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Brian Caffo, PhD
147 481 déjà inscrits
Inclus avec 
(3,358 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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Cette semaine, nous travaillerons sur les modèles linéaires généralisés, y compris les résultats binaires et la régression de Poisson.
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Instructeurs
Offert par
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