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Jordan Bakerman

Instructeur : Jordan Bakerman

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4.7

(293 avis)

niveau Intermédiaire
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Apprenez à votre propre rythme
95%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Il y a 8 modules dans ce cours

In this module you learn about the course and the data you analyze in this course. Then you set up the data you need to do the practices in the course.

Inclus

2 vidéos4 lectures

In this module you learn about the models required to analyze different types of data and the difference between explanatory vs predictive modeling. Then you review fundamental statistical concepts, such as the sampling distribution of a mean, hypothesis testing, p-values, and confidence intervals. After reviewing these concepts, you apply one-sample and two-sample t tests to data to confirm or reject preconceived hypotheses.

Inclus

17 vidéos2 lectures9 devoirs

In this module you learn to use graphical tools that can help determine which predictors are likely or unlikely to be useful. Then you learn to augment these graphical explorations with correlation analyses that describe linear relationships between potential predictors and our response variable. After you determine potential predictors, tools like ANOVA and regression help you assess the quality of the relationship between the response and predictors.

Inclus

29 vidéos2 lectures14 devoirs

In this module you expand the one-way ANOVA model to a two-factor analysis of variance and then extend simple linear regression to multiple regression with two predictors. After you understand the concepts of two-way ANOVA and multiple linear regression with two predictors, you'll have the skills to fit and interpret models with many variables.

Inclus

13 vidéos1 lecture5 devoirs

In this module you explore several tools for model selection. These tools help limit the number of candidate models so that you can choose an appropriate model that's based on your expertise and research priorities.

Inclus

11 vidéos3 lectures4 devoirs

In this module you learn to verify the assumptions of the model and diagnose problems that you encounter in linear regression. You learn to examine residuals, identify outliers that are numerically distant from the bulk of the data, and identify influential observations that unduly affect the regression model. Finally, you learn to diagnose collinearity to avoid inflated standard errors and parameter instability in the model.

Inclus

18 vidéos7 devoirs

In this module you learn how to transition from inferential statistics to predictive modeling. Instead of using p-values, you learn about assessing models using honest assessment. After you choose the best performing model, you learn about ways to deploy the model to predict new data.

Inclus

11 vidéos1 lecture4 devoirs

In this module you look for associations between predictors and a binary response using hypothesis tests. Then you build a logistic regression model and learn about how to characterize the relationship between the response and predictors. Finally, you learn how to use logistic regression to build a model, or classifier, to predict unknown cases.

Inclus

25 vidéos18 devoirs

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.7 (105 évaluations)
Jordan Bakerman
SAS
4 Cours56 634 apprenants

Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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

4.7

293 avis

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SS
5

Révisé le 1 mai 2022

BK
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Révisé le 11 févr. 2020

MJ
5

Révisé le 3 mai 2020

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