Linear models, as their name implies, relates an outcome to a set of predictors of interest using linear assumptions. Regression models, a subset of linear models, are the most important statistical analysis tool in a data scientist’s toolkit. This course covers regression analysis, least squares and inference using regression models. Special cases of the regression model, ANOVA and ANCOVA will be covered as well. Analysis of residuals and variability will be investigated. The course will cover modern thinking on model selection and novel uses of regression models including scatterplot smoothing.
Regression Models
Regression Models
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Brian Caffo, PhD
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Inclus avec 
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4.4
(3,358 avis)
53 heures pour terminer
3 semaines à 17 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
92%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
Ce que vous apprendrez
Use regression analysis, least squares and inference
Understand ANOVA and ANCOVA model cases
Investigate analysis of residuals and variability
Describe novel uses of regression models such as scatterplot smoothing
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Selection
- Catégorie : Generalized Linear Model
- Catégorie : Linear Regression
- Catégorie : Regression Analysis
Détails à connaître
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
This week, we focus on least squares and linear regression.
Inclus
9 vidéos11 lectures1 devoir3 devoirs de programmation
This week, we will work through the remainder of linear regression and then turn to the first part of multivariable regression.
Inclus
10 vidéos5 lectures1 devoir3 devoirs de programmation
This week, we'll build on last week's introduction to multivariable regression with some examples and then cover residuals, diagnostics, variance inflation, and model comparison.
Inclus
14 vidéos5 lectures2 devoirs3 devoirs de programmation
This week, we will work on generalized linear models, including binary outcomes and Poisson regression.
Inclus
7 vidéos6 lectures1 devoir4 devoirs de programmation1 évaluation par les pairs
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.5 (105 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Probability and Statistics
University of Colorado System
Howard University
Johns Hopkins University
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Felipe M.
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Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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