Ce cours est le mieux adapté pour les personnes qui ont une formation technique en mathématiques / statistiques / informatique / ingénierie poursuivant un changement de carrière à des emplois ou des industries qui sont axées sur les données telles que la finance, la rétention, la technologie, les soins de santé, le gouvernement et bien d'autres. Les possibilités sont infinies.
Régression linéaire
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Régression linéaire
Ce cours fait partie de Spécialisation Techniques statistiques avancées pour la Science des données
Instructeur : Kiah Ong
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4.6
(27 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
3 semaines à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez
Décrire les hypothèses des modèles de régression linéaire.
Utiliser R pour ajuster un modèle de régression linéaire à un ensemble de données donné.
Interpréter le modèle de régression linéaire et en tirer des conclusions.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : La programmation en R
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Algèbre linéaire
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : R (logiciel)
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Probabilités et statistiques
Détails à connaître
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Évaluations
17 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Techniques statistiques avancées pour la Science des données
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue à la Régression linéaire ! Dans ce cours, nous aborderons les sujets suivants : Régression linéaire simple, Régression linéaire multiple et Modèles de régression avec prédicteurs qualitatifs. Dans le module 1, nous nous concentrerons sur la définition du problème et la mise en place du modèle de régression linéaire simple. En outre, vous serez initié à la méthode des moindres carrés ainsi qu'à l'exécution d'inférences statistiques et de prédictions à l'aide de R. Il y a beaucoup à lire, à regarder et à consommer dans ce module, alors commençons !
Inclus
15 vidéos11 lectures8 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Bienvenue au module 2 - Régression linéaire multiple. Ce module se concentre sur l'estimation des paramètres à l'aide de matrices ainsi que sur l'utilisation de R pour faire de la prédiction et de l'inférence. Il y a beaucoup à lire, à regarder et à consommer dans ce module, alors commençons !
Inclus
6 vidéos4 lectures4 devoirs
Bienvenue dans le module 3 - Modèles de régression avec prédicteurs qualitatifs. Ce module se concentre sur la mise en place d'un modèle de régression linéaire impliquant des prédicteurs qualitatifs. En outre, nous utiliserons R pour nous aider à effectuer des inférences statistiques et des prédictions. Il y a beaucoup à lire, à regarder et à consommer dans ce module, alors commençons !
Inclus
11 vidéos5 lectures4 devoirs
Ce module contient l'évaluation sommative du cours qui a été conçue pour évaluer votre compréhension du matériel du cours et votre capacité à appliquer les connaissances que vous avez acquises tout au long du cours. Veillez à bien réviser le matériel de cours avant de passer l'évaluation.
Inclus
1 devoir
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.4 (11 évaluations)Offert par
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Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitDuke University
Statut : PrévisualisationSimplilearn
Statut : Essai gratuitUniversity of Pittsburgh
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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.
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Larry W.
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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
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TT
4
Révisé le 11 mai 2024
The Course has good in-depth explanation on the different regression and assumptions
SR
5
Révisé le 29 sept. 2023
It is a good course, but I think the video lecture duration should be more.
AP
5
Révisé le 16 août 2025
Excellent intro, gets the math-intuition-application ratio bang on.
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