Lineare Modelle setzen, wie der Name schon sagt, ein Ergebnis mit einer Reihe von Prädiktoren von Interesse unter Verwendung linearer Annahmen in Beziehung. Regressionsmodelle, eine Untergruppe der linearen Modelle, sind das wichtigste statistische Analyseinstrument im Werkzeugkasten eines Datenwissenschaftlers. Dieser Kurs befasst sich mit der Regressionsanalyse, den kleinsten Quadraten und der Inferenz mit Regressionsmodellen. Spezialfälle des Regressionsmodells, ANOVA und ANCOVA werden ebenfalls behandelt. Die Analyse von Residuen und Variabilität wird untersucht. Der Kurs behandelt moderne Überlegungen zur Modellauswahl und neue Anwendungen von Regressionsmodellen, einschließlich der Glättung von Streudiagrammen.
Regressionsmodelle
Regressionsmodelle
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Brian Caffo, PhD
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Was Sie lernen werden
Verwenden Sie Regressionsanalyse, kleinste Quadrate und Inferenz
Verstehen Sie die ANOVA und ANCOVA Modellfälle
Untersuchen Sie die Analyse von Residuen und Variabilität
Beschreiben Sie neuartige Anwendungen von Regressionsmodellen wie die Streudiagramm-Glättung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Logistic Regression
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Probability & Statistics
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Unterrichtet in Englisch
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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DJ
Geprüft am 1. Aug. 2017
Great introductory course on Regression Models. Super practical and well explained. Definitely doing the exercises and final project is a must to get all the learnings!
SR
Geprüft am 3. Jan. 2022
One Star for the Video Lecture, One star for the free E-book, one star for the swirl lesson and two star for the video solutions of the exercises from the ebook (posted in youtube). Thank you.
GG
Geprüft am 25. Apr. 2021
I have been involved with regression models for a long time.I was amazed on the capabilities that have been developed in R. I think that an open Source software is the way to build knowledge
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