In diesem Kurs werden einfache und multiple lineare Regressionsmodelle vorgestellt. Diese Modelle ermöglichen es Ihnen, die Beziehung zwischen Variablen in einem Datensatz und einer kontinuierlichen Antwortvariablen zu bewerten. Gibt es einen Zusammenhang zwischen der körperlichen Attraktivität eines Professors und der Bewertung seiner Studenten? Kann man das Testergebnis eines Kindes auf der Grundlage bestimmter Merkmale seiner Mutter vorhersagen? In diesem Kurs lernen Sie die grundlegende Theorie der linearen Regression kennen. Anhand von Datenbeispielen lernen Sie, Regressionsmodelle anzupassen, zu untersuchen und zu nutzen, um Beziehungen zwischen mehreren Variablen zu untersuchen, wobei Sie die kostenlose Statistiksoftware R und RStudio verwenden.

Lineare Regression und Modellierung
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Lineare Regression und Modellierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenanalyse mit R“
Dozent: Mine Çetinkaya-Rundel
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Data Analysis Software
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Correlation Analysis
- Kategorie: Mathematical Modeling
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: R (Software)
- Kategorie: R Programming
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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Geprüft am 19. Dez. 2017
Nice course. The downside is that it only explains interpretation of linear regression, but not enough details about how linear regression is performed from math point of view.
Geprüft am 23. Mai 2017
Very good course taught by Dr. Mine who is as always a very good teacher. The videos are very eloquent and easy to understand. Highly recommend it if you are looking for a basic refresher course.
Geprüft am 20. Juni 2018
This was the first course where I started noticing that I'm really learning and was able to apply some of the earned knowledge at work.Totally recommended.

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