Illinois Tech
Variablenauswahl, Modellvalidierung, Nichtlineare Regression

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Illinois Tech

Variablenauswahl, Modellvalidierung, Nichtlineare Regression

Kiah Ong

Dozent: Kiah Ong

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
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Stufe Mittel

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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Statistische Inferenz
  • Kategorie: Statistische Hypothesentests
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Erweiterte Analytik
  • Kategorie: R-Programmierung
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
  • Kategorie: Datenüberprüfung
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Mathematische Modellierung

Wichtige Details

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10 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Fortgeschrittene statistische Techniken für die Datenwissenschaft
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem Modul lernen Sie die Unterschiede zwischen logistischer Regression und gewöhnlicher linearer Regression kennen, erfahren, wie man die Regressionsparameter mit der Maximum-Likelihood-Methode erhält, und verwenden R, um die Schätzer eines linearen Regressionsmodells zu berechnen und eine probabilistische Vorhersage von Y=1 bei X=x zu geben. In diesem Modul gibt es eine Menge zu lesen, zu sehen und zu konsumieren, also legen wir los!

Das ist alles enthalten

7 Videos4 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

In diesem Modul lernen Sie den Unterschied zwischen der Poisson-Regression und der gewöhnlichen linearen Regression kennen, wie man die Regressionsparameter mithilfe der Maximum-Likelihood-Methode erhält, wie man R verwendet, um die Schätzer eines Poisson-Regressionsmodells und des verallgemeinerten linearen Modells zu berechnen, und welche Ähnlichkeiten es zwischen der linearen, logistischen und Poisson-Regression gibt. In diesem Modul gibt es eine Menge zu lesen, zu sehen und zu konsumieren, also fangen wir an!

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

In diesem Modul lernen Sie, wie man die Methode der gewöhnlichen kleinsten Quadrate modifiziert, um das Regressionsmodell robuster gegenüber den Auswirkungen von Ausreißern zu machen, und wie man R verwendet, um die robusten Regressionsparameter mithilfe verschiedener M-Schätzer zu berechnen und Modellvalidierungen mit logistischer Regression durchzuführen. In diesem Modul gibt es eine Menge zu lesen, zu sehen und zu konsumieren, also fangen wir an!

Das ist alles enthalten

7 Videos4 Lektüren3 Aufgaben

Dieses Modul enthält die abschließende Kursbeurteilung, mit der Ihr Verständnis des Kursmaterials und Ihre Fähigkeit, das im Kurs erworbene Wissen anzuwenden, beurteilt werden sollen.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Illinois Techangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

 

Dozent

Kiah Ong
Illinois Tech
3 Kurse3.073 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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