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.
Diagnostic du modèle et mesures correctives
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Diagnostic du modèle et mesures correctives
Ce cours fait partie de Spécialisation "Techniques statistiques avancées pour la Science des données"
Instructeur : Kiah Ong
Inclus avec
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11 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
2 semaines à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
Préparer un diplôme
Ce que vous apprendrez
Décrire les hypothèses des modèles de régression linéaire.
Utiliser des diagrammes de diagnostic pour détecter les violations des hypothèses d'un modèle de régression linéaire.
Effectuer des sélections de variables et des validations de modèles.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistical Modeling
- Catégorie : Plot (Graphics)
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Probability Distribution
- Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
- Catégorie : Correlation Analysis
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Regression Analysis
- Catégorie : Statistical Inference
- Catégorie : Statistical Hypothesis Testing
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : R Programming
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
11 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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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 3 modules dans ce cours
Bienvenue dans le cours Diagnostics de modèles et mesures de remédiation ! Dans ce cours, nous aborderons les sujets suivants : Diagnostics de régression, Transformations de stabilisation de la variance, Transformation de Box-Cox, Transformations pour linéariser le modèle, Moindres carrés pondérés, Autocorrélation, Multicollinéarité, Sélection des variables et Validation du modèle. Dans le module 1, nous aborderons quatre sujets, à savoir : Diagnostics de régression, Transformations stabilisant la variance, Transformation de Box-Cox et Transformations pour linéariser le modèle. Il y a beaucoup à lire, à regarder et à consommer dans ce module, alors commençons !
Inclus
9 vidéos6 lectures5 devoirs1 sujet de discussion
Bienvenue au module 2 - Ce module couvrira quatre sujets, à savoir : Les moindres carrés pondérés, l'autocorrélation, la multicolinéarité, et la sélection des variables et la validation des modèles. Il y a beaucoup à lire, à regarder et à consommer dans ce module, alors commençons !
Inclus
12 vidéos6 lectures5 devoirs
Inclus
1 devoir
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Instructeur
Offert par
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Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitIllinois Tech
Statut : PrévisualisationJohns Hopkins University
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’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.’
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Larry W.
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ZB
Révisé le 16 juil. 2025
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