Regression Models
-
- Course level: Beginner
Course Prerequisite(s)
- Please note that this course has the following prerequisites which must be completed before it can be accessed
-
The Data Scientist’s Toolbox
-
R Programming
-
Getting and Cleaning Data
-
Exploratory Data Analysis
-
Reproducible Research
-
Statistical Inference
Description
Các mô hình tuyến tính, như tên gọi của nó, liên hệ kết quả với một tập hợp các yếu tố dự đoán quan tâm bằng cách sử dụng các giả định tuyến tính. Mô hình hồi quy, một tập hợp con của các mô hình tuyến tính, là công cụ phân tích thống kê quan trọng nhất trong bộ công cụ của nhà khoa học dữ liệu. Khóa học này bao gồm phân tích hồi quy, bình phương nhỏ nhất và suy luận bằng cách sử dụng các mô hình hồi quy. Các trường hợp đặc biệt của mô hình hồi quy, ANOVA và ANCOVA cũng sẽ được đề cập. Phân tích phần dư và độ biến thiên sẽ được điều tra. Khóa học sẽ bao gồm tư duy hiện đại về lựa chọn mô hình và cách sử dụng mới của các mô hình hồi quy bao gồm làm mịn biểu đồ phân tán.
Là khóa thứ 7 trong chuỗi khóa học Data Science Specialization
- Khóa 1: The Data Scientist’s Toolbox
- Khóa 2: R Programming
- Khóa 3: Getting and Cleaning Data
- Khóa 4: Exploratory Data Analysis
- Khóa 5: Reproducible Research
- Khóa 6: Statistical Inference
- Khóa 7: Regression Models
- Khóa 8: Practical Machine Learning
- Khóa 9: Developing Data Products
- Khóa 10: Data Science Capstone
What Will I Learn?
- Sử dụng phân tích hồi quy, bình phương nhỏ nhất và suy luận
- Hiểu các trường hợp mô hình ANOVA và ANCOVA
- Điều tra phân tích phần dư và độ biến thiên
- Mô tả cách sử dụng mới của các mô hình hồi quy, chẳng hạn như làm mịn biểu đồ phân tán
Topics for this course
7h
Week 1: Least Squares and Linear Regression
This week, we focus on least squares and linear regression.
Week 2: Linear Regression & Multivariable Regression
This week, we will work through the remainder of linear regression and then turn to the first part of multivariable regression.
Week 3: Multivariable Regression, Residuals, & Diagnostics
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.
Week 4: Logistic Regression and Poisson Regression
This week, we will work on generalized linear models, including binary outcomes and Poisson regression.
About the instructor
40 Courses
0 students
Free
Material Includes
- 4 bài học/4 tuần
- Tổng 40 video
- Khác: Tài liệu, Kiểm tra ôn tập
- Free Certificate (Audit)/ Paid Certificate
Enrolment validity: Lifetime